Impact of reproductive traits on productive life in Iranian Holstein dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Enhancing reproductive performance is a key strategy to mitigate involuntary culling rates, thereby extending productive life (PL) and ultimately improving profitability in dairy cattle herds. A piecewise Weibull proportional hazards model was used to investigate the effect of several important reproductive traits on PL in Holstein dairy cows. Data comprised 200,747 lactation records from 82,505 cows sired by 1952 bulls across 36 dairy herds. PL was defined as the number of days from the first calving to the last milk record or censoring. The statistical model accounted for the time-dependent fixed effects of changes in herd size, year-season, milk production, fat and protein contents, and the time-independent fixed effect of age at first calving. Herd-year and sire effects were also included as random effects. Reproductive traits include calving traits such as calving ease (CE), calf size (CZ), and calf survival (CS), as well as female fertility traits such as number of inseminations per conception (NI), days from calving to first service (CFS), days from first service to conception (FSC), and days open (DO). All reproductive traits had a significant effect on PL (p < 0.001). Each reproductive trait was analysed separately. The relative risk (RR) of being culled increased as the severity of calving difficulties increased in both primiparous and multiparous cows. Cows that calved small or large calves showed a higher risk of being culled compared with those that calved medium size calves. The increased RR of culling was observed only for primiparous cows that gave birth to dead calves. In addition, cows that required more NI, a longer CFS, FSC, and DO had shorter longevity. These insights can deepen our comprehension of the factors affecting PL and provide information for refining management and breeding strategies, which could lead to increased profitability and sustainability in Iranian dairy farming.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».