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Enregistrement W3014220165 · doi:10.31838/srp.2020.3.71

Realization of the Genetic Potential of Imported Holstein Cattle in Agricultural Enterprises of Primorsky Krai of Russia

2020· article· en· W3014220165 sur OpenAlexaboutno aff
Guli Koltun, Svetlana Terebova, Victoria V. Podvalova, Irina I. Shulepova, Aleksander N. Belov

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews in Pharmacy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Industry and Aquatic Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureAnimal husbandryDairy cattleBusinessFodderAgricultural scienceBreedLivestockAgricultural economicsBiologyGeographyAnimal scienceAgronomyEconomicsForestryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently the main goal of Russian agricultural industry is to provide the citizens with high-quality competitive domestic production. This goal can be also achieved with the help of dairy husbandry development. Production of high-quality dairy products depends on many factors: fodder supply, housing, climate factors and the genetic potential of animals. Improvement of cattle gene pool in farms of Primorsky Krai is provided by import of foreign highly-productive Holstein cattle from Northern America, Canada, Europe (Germany, Hungary, Holland). The experience of working with foreign dairy cattle in Khankaysky agro-industrial complex “GreenAgro” is represented in the article. The analysis of “GreenAgro”`s work let make a number of recommendations for farm enterprises and other forms of agricultural enterprises, which plan to run dairying. These recommendations are development of homegrown fodder supply for high-yielding dairy cows, using the semen of Holstein breeding bulls for insemination of local cattle for the purpose of getting offspring with 50 % chance of being pure blood and improvement of breed characteristics of local cattle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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