Non-Genetic Factors Affecting Production Traits in Murrah Buffaloes
Notice bibliographique
Résumé
The present investigation was undertaken to estimate the effect of non-genetic factors on different production traits of Murrah buffaloes maintained at Buffalo Research Centre, Chaudhary Charan Singh Haryana Agricultural University, Hisar, India. A total of 1128 lactation records of 326 Murrah buffalo were targeted to explore the effect of non-genetic factors. The production traits considered for the present study were lactation yield (LY), lactation length (LL), 305 days milk yield (305 MY), peak yield (PY), and days to attain peak yield (DAPY). The highest CV (%) was obtained for PY. The overall least squares means were 2118.10 ± 25.54 kg, 296.60 ± 3.23 days, 2053.88 ± 21.80 kg, 11.08 ± 0.08 kg, and 61.72 ± 1.02 days for LY, LL, 305 MY, PY and DAPY, respectively. The period of calving revealed a highly significant (P<0.01) effect on targeted traits except for LL. Animals in the fourth lactation revealed significantly the highest LY and PY. The effect of the season of calving was highly significant (P<0.01) on all the traits under study. Performances of animals calved during summer seasons were excellent for the traits under the present study. The effect of parity was highly significant (P<0.01) for all the traits under study except for DAPY where it was non-significant. The significant effects of different non-genetic factors like period of calving, the season of calving, and parity of animals on different production traits of Murrah buffaloes indicate that adjustment of effect of non-genetic factors is important for accurate and unbiased estimates of genetic parameters and selection of superior animals.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».