Notice bibliographique
Résumé
La race bovine Maraîchine est une race mixte lait-viande à petit effectif. Cette race intéresse les éleveurs pour ces aptitudes avérées : facilité de vêlage, capacité laitière, adaptation à un milieu difficile. Du fait du peu de données existantes sur l’aptitude laitière de la race, l’unité expérimentale Inrae de Saint-Laurent-de-la-Prée a mis en place un protocole de contrôle laitier sur 20 vaches en vêlage d’automne de son troupeau pendant 5 mois du 23 octobre 2019 au 12 mars 2020. Ce contrôle a été réalisé une fois par semaine. Il consiste à peser les veaux avant et après les tétées du matin et du soir. Il permet d’évaluer la production laitière des vaches Maraîchines et la croissance des veaux associées. En parallèle des pesées des veaux, les vaches ont été pesée une fois par mois et on a noté leur état corporel.En moyenne, nous avons trouvé que les vaches de Saint-Laurent-de-la-Prée produisent 8,1 kg par jour sur les 6 premiers mois du veau, ce qui est équivalent à la production observée pour des vaches Salers et plus élevée que celle mesurée pour les charolaise ou les limousines. Nous avons constaté une chute de la production à partir de la 20ème semaine après vêlage : la production est passée de 8,4 kg/j en moyenne. Nous avons constaté une légère différence de production entre les vaches multipares et les vaches primipares. Les veaux ont atteint un poids de 191 kg en moyenne à l’âge de 5 mois ½ avec un GMQ moyen de 909 g/jour. Nous n’avons pas observé de différences statistiques de croissance entre les mâles et les femelles. Les vaches n’ont pas perdu de poids, ni d’état au cours de l’expérimentation, ce qui signifie que l’alimentation a été correcte et équilibrée. Nous avons observé une relation significative entre la croissance du veau et la production laitière de la mère. Plus un veau boit du lait et plus sa croissance est élevée. On a pu également constater que les vaches Maraîchine ont un bon comportement maternel. Ce CL a permis à la ferme expérimentale de SLP de sélectionner ses génisses de renouvellement et d’avoir de nouveaux critères pour réformer leurs vaches. Cette étude nous a permis de se rendre compte qu’il n’y avait pas de relation entre le format de la vache et ses capacités laitières. Sélectionner les génisses de renouvellement ou les vaches de réforme sur leur gabarit n’est donc pas forcément un bon critère pour avoir un troupeau performant et économique. De plus, il nous a permis de travailler la docilité du troupeau. Cette étude montre quelques inconvénients car la méthode utilisée est compliquée à mettre en œuvre et à réaliser puis elle est coûteuse en temps et en mains-d’œuvre. Il est également difficile de savoir la quantité exacte de la PL des vaches Maraîchine car on mesure la quantité bue par le veau et pas directement la quantité produite par la vache. Le CL ne peut se faire que sur le lot d’automne car à cette période-là, les vaches et leur veaux sont en stabulation donc il est plus facile de les manipuler. Les résultats obtenus ont été transmis à l’association Maraîchine et aux éleveurs. Certains sont très intéressés pour utiliser les vaches Maraîchine en tant que vaches laitières afin de faire du fromage ou des glaces. Cette étude sera probablement réalisée dans les années qui suivent pour approuver les résultats déjà obtenus.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».