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Enregistrement W4296512036 · doi:10.18548/aspe/0010.13

Physiology related to the use of eCG in beef and dairy cattle

2022· article· en· W4296512036 sur OpenAlexaff
R.J. Mapletoft, Pietro Sampaio Baruselli, G. A. Bó

Notice bibliographique

RevueSPERMOVA · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquine chorionic gonadotropinEmbryo transferOvulationEstrous cycleBeef cattlePregnancyFollicleBiologyAnimal sciencePregnancy rateEmbryoReproductionEndocrinologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Equine chorionic gonatrophin (eCG) is a high molecular weight glycoprotein produced by endometrial cups in the mare. ECG has primarily LH activity in the mare, but has FSH or LH activity in the cow, depending on the recipient populations in the ovary. Although eCG has been used to induce superovulation in a variety of species, several studies have demonstrated the beneficial effects of eCG on fixed-time AI (IATF) programs in beef and dairy cattle, and embryo recipients. Under these circumstances, eCG has stimulated the development of the ovulatory dominant follicle and produced ovulation of a larger follicle, resulting in a larger and more functional LC and longer embryo survival. In suckling beef cows, 400 IU of eCG at the time of removal of a progesterone device resulted in increased conception rates after IATF,and in dairy cattle managed in pastoral systems, the eCG administration resulted in a significant increase in pregnancy rates, especially in cows in anestrus. In embryo recipients, treatment with eCG has resulted in increased pregnancy rates after embryo transfer. This presentation will review some of this data and explore strategies to use the potential benefits of eCG to improve bovine reproduction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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