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Enregistrement W4399865649 · doi:10.3168/jds.2024-24766

Association between body condition profiles, milk production, and reproduction performance in Holstein and Normande cows

2024· article· en· W4399865649 sur OpenAlexfundno aff
Charlotte Dezetter, Fabrice Bidan, Luc Delaby, Fabienne Blanc, Sandrine Fréret, Nicolas Bédère

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAPIS-GENEMinistère de l'Agriculture et de l'AlimentationAgence Nationale de la RechercheMinistry of Agriculture and Food
Mots-clésReproductionMilk productionAnimal scienceDairy cattleBiologyHolstein CattleInternal medicineEndocrinologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Body condition dynamics are known to affect the different steps of reproduction in cattle (cyclicity, estrus expression, fertilization, embryo development). This has led to a widespread idea that there is an ideal-target optimal body condition, but no clear profile has yet been identified. Here we investigated the relationships between BCS profiles and reproductive performance in dairy cows. Data were from Holstein or Normande herds in 6 French experimental farms. In the Holstein breed, we discriminated 4 BCS profiles based on combining BCS at calving (Low indicates BCS ∼2.6 points at calving; High indicates BCS ∼3.3 points at calving) with BCS loss after calving (Moderate [M] indicates BCS loss of ≤1.0 points at calving; Severe [S] indicates BCS loss of >1.0 points at calving). The Low-M profile mostly included multiparous cows with higher milk yield and lower reproductive performance than cows in the 3 other profiles. Low-M cows that experienced abnormal ovarian activity had lower reproductive performance than their profile-mates. Moreover, 67% of Low-M cows kept the same profile at the following lactation. The High-S profile mostly included primiparous cows with lower milk yield and higher reproductive performance than cows in other profiles. In High-S cows, higher milk yields correlated with higher risk of failure to calf on first insemination. Moreover, 38% of High-S cows kept the same profile at the following lactation, and none changed to High-M. The other 2 BCS profiles (Low-S and High-M) were intermediate in terms of milk yield and reproductive performance. In Normande, we discriminated 3 BCS profiles based on combining BCS at calving (Low: ∼2.6 points; High: ∼3.5 points) with BCS loss after calving (Flat [F]: flat with no loss; M: ∼0.5 points; or S: ∼1.0 point). The Low-M and High-S profiles included cows with similar performance, even though High-S-profile cows showed better but not significantly different milk yield and reproduction performance. The High-F profile included cows that were more likely to experience abnormal ovarian activity and fail at first insemination than cows in other profiles. More than 50% of Normande cows with 2 successive lactations kept in the same BCS profile at the next lactation. Even though a low BCS at calving combined with severe BCS loss (more than 1 point) after calving was found to increase reproductive failure, there was no evidence of an optimal BCS profile for reproduction in dairy cows, and reproductive success or failure is multifactorial.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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