ON THE ISSUE OF PRESERVATION, RESTORATION, AND UTILIZATION OF GENETIC DIVERSITY IN CATTLE BREEDS WITHIN THE TERRITORY OF THE RUSSIAN FEDERATION
Notice bibliographique
Résumé
На территорию РФ с 2006 года по настоящее время осуществляется интенсивный завоз крупного рогатого скота в основном из Австрии, Великобритании, Германии, Нидерландов, Канады, Франции и США. Для скрещивания и чистопородного разведения использовано около 100 отечественных и зарубежных пород. Отрасль унаследовала богатое разнообразие пород и породных групп. Большая часть крупного рогатого скота молочного направления в современной России является помесным (95%) поголовьем с различной долей кровности по голштинской породе. На начало 2023 года по 8 породам 16 хозяйств имеют статус генофондных. Из 25 пробонитированных пород крупного рогатого скота молочного направления 16 отечественных, допущенных к использованию, находятся в неустойчивом состоянии, а некоторые — в критическом. From 2006 to the present time, cattle have been intensively imported into the Russian Federation, mainly from Austria, Great Britain, Germany, the Netherlands, Canada, France, and the USA. About 100 domestic and foreign breeds have been used for crossbreeding and purebred breeding. The industry has inherited a rich diversity of breeds and breed groups. Most of the dairy cattle in modern Russia are crossbred (95%) with varying proportions of Holstein blood. At the beginning of 2023, 16 farms had gene pool status for 8 breeds. Of the 25 approved breeds of dairy cattle, 16 domestic ones approved for use are in an unstable state, and some are in a critical state.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».