Analysis of Non-Genetic Factors Affecting Wood’s Model of Daily Milk Fat Percentage of Holstein Cattle
Notice bibliographique
Résumé
This research paper aimed to explore the characteristics of Holstein cattle’s milk fat percentage lactation curve and its influencing factors. The Wood model was used for fitting the lactation curve of 398,449 DHI test-day milk fat percentage records of Holstein cows from 2018 to 2020 in 12 dairy farms in Jiangsu province, and the influencing factors—including farm size, parity, calving season, calving interval, and 305-days milk production—on the parameters of the lactation curve were analyzed. The results showed that the non-genetic factors such as dairy farm size, calving season, parity, calving interval, and 305-days milk yield have a significant impact on milk fat percentage (p < 0.01); the average R2 of the daily milk fat percentage curve was 0.9699; the lowest milk fat percentage was 3.54%; the time to reach the lowest milk fat percentage was 126 days; and the persistence of milk fat percentage was 3.59%. All of these factors explored in this study fit at different levels above 0.96. The Wood model performed well in the fitting and analysis of the milk fat percentage curve of Holstein cattle in Jiangsu Province. This study provides a reference for improving the milk fat percentage of Holstein cattle.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».