PSIII-9 Differences in Conception Rate across Breeding Protocols in Dairy Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fertility performance success on dairy farms starts with estrus detection, especially for artificial insemination programs. Detection of estrus has become more difficult over the years due to a decrease in estrus expression in high-producing dairy cows, with up to 60% of ovulations accompanied by no standing mount. In order to alleviate the pressure of estrus detection, management technologies have been developed, including automated detectors of standing heat, activity monitors, automated in-line systems measuring milk progesterone, and hormonal synchronization protocols (FTAI). To gauge the effectiveness of such technologies, records from 647,940 cows across 1,166 herds over the past ten years (total of 3,466,593 breeding records) from herd management software were analyzed. Across all herds, there were 5,804 breeding protocols, of which 2,046 were unique. Due to the wide range of breeding protocols, records were classified as HORMONES, FTAI, HEAT DETECTION and OTHERS. Breeding protocols were classified as HORMONES if they included any hormone treatment. FTAI was a stricter subset of HORMONES, which included only clear FTAI protocols. Protocols were classified as HEAT DETECTION if they were a clear heat detection protocol, with all remaining protocols classified as OTHERS. These classifications resulted in 3,258 protocols classified as HORMONES, of which 2,002 were FTAI, while a further 1,840 were classified as HEAT DETECTION. The remaining 706 codes were classified as OTHER and removed from this study. These classifications provided an initial overview of breeding methods conception rates, with results indicating significant differences (P < 0.05) between all protocol groups, as outlined in Table 1. Further analysis will be completed to indicate conception rates from the most commonly used breeding protocols across each of the protocol groups within the 1,192 herds. This work will help provide a better understanding of the expected conception rate of various management technologies on commercial farms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».