Characterization of Maasai Goats in Extensive Production System in Northern Tanzania: Description of Phenotype, Reproductive and Productive Performance
Notice bibliographique
Résumé
The study was designed to offer information on phenotype, reproductive and productive features of Maasai goats for amelioration in breeding programs utilizing these animals. Live measurements and qualitative traits were collected from 75 bucks and 165 does. A detailed survey was used to acquire information on reproductive and productive traits. Data were analyzed using descriptive statistics and General Linear Model procedures for age and sex as main effects. The results revealed that body weight, heart girth, chest depth, rump width, head length, head width and horn length differed (p < 0.05) among age groups. Body weight increased from young to old age and ranged from 25.83 kg to 30.34 kg. Body length, heart girth, head length, head width and cannon bone length were significantly (p < 0.05) higher in bucks than does. Plain white was the foremost coat color manifested. Nearly, 76% of bucks and 78.2% of does had straight short hairs. Beards were in 80% of bucks and 9.1% of does. All goats had short and erect ears; whereas, more than 88% had horns, 48% of the horns were curved, 33.1% lateral and 18.1% straight. Almost 76% and 83.6% of the horns in bucks and does, respectively, were pointing backward. In both sexes, facial profile was mainly concave, back profile was straight and wattles were absent. Twinning rate, age at sexual maturity, age at first kidding, kidding interval and lactation length were averaged at 8.7%, 11 months, 16.7 months, 7.7 months and 82.3 days; whereas, pre weaning kid survival rate was 77.1% and 79.9% for dry and rainy season, respectively. The strain was comparatively similar to most African indigenous goat populations. Thus, the strain can be utilized through selection for the traits preferred for the arid and semi-arid tropics.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».