Notice bibliographique
Résumé
Enteric methane emission from ruminants contributes substantially to the greenhouse effect. Few studies have focused on the genetic variation in enteric methane emission from dairy cattle. One reason for that is the limited<br/>number of methods appropriate for large scale phenotyping to measure a sufficient number of animals available to estimation of additive genetic variance. A method to measure methane in dairy cattle using a Fourier Transformed Infrared (FTIR) approach during milking in Automatic milking systems was implemented by Lassen et al . (2012). Such data showed repeatability estimates around 0.40 for the ratio between methane and carbon dioxide concentrations. Using the ratio between methane and carbon dioxide as a phenotype makes it possible to quantify the amount of methane produced<br/>per cow, because the amount of carbon dioxide can be estimated from variables such as weight, milk production and feed intake (Madsen et al<br/>., 2010). In a study of 548 heifers a heritability estimate of 0.35 was obtained for predicted methane emission based on registrations on feed intake rather than on direct measurements (de Haas et al., 2011). Estimates of this<br/>magnitude justify the use of genetic tools to reduce methane emission from dairy cattle. Another study (Wall et al ., 2010) has shown that selecting for correlated indicator traits such as productivity and efficiency would help lowering the methane emission from the cattle production. Furthermore, it is still important to have emphasis on production traits through use of a<br/>total merit indexes to avoid a decline in economically important traits when reducing methane emission. However, key genetic parameters are still inaccurate and would therefore benefit from being re-estimated on larger numbers of animals and records based on reliable direct methods. The objective of this study was to estimate the heritability for enteric methane<br/>emission from Danish Holstein cows using a non-invasive method
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,131 | 0,287 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».