PSIX-1 Canadian Vytelle technology for determining residual feed intake in raising Qazaq Aqbas bull calves
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Selection for residual feed intake (RFI) allows you to reduce feed costs and increase productivity of beef cattle. An increase in feed productivity by 10% can lead to an increase in profits by 43%, raising livestock with a low RFI can reduce feed intake by 12%, reduce methane emissions by 30%, and manure reduction by 17%. To obtain reliable trial results when determining the RFI, it is necessary to ensure the following conditions: 1) the same age of animals 2) the exchange of pedigree data between users of the system, which makes it possible to compare the EPDs within Vytelle Systems. Objects of research:QazaqAqbas bull calves (n = 46) at the age of 10–12 months in ZhanaBerekeLLP in Akmola region of Kazakhstan. Trial results confirm that residual feed intake in group 1 varied from -0.81 to 1.11, in group 2 - from -0.80 to 1.09. The RFI Rank was higher in group 1 (12.5). RADG in group 1 was at the level of -0.57 ... 0.58, in group 2 - -0.58 ... 1.13. According to the numerical rating of the animal (RADG Rank), the average value in group 1 was 12.5, in group 2 - 11.5. The average live weight at the beginning (START WT.) and end (END WT.) in the first group was 254.16 and 287.62 kg, in the second group 239.99 and 273.09 kg. The ADG in two groups was at the same level - 0.70 and 0.69 kg. The average Dry Matter Intake per day by animals during the trial was higher in the first group - 4.15, in the second group it was 3.65. For the first time in Kazakhstan national QazaqAqbas breed is tested for RFI, RADG, ADG, DMI, Raw F:G, Adj F:G.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».