In-line milk progesterone monitoring as a tool for precision reproductive management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In-line milk progesterone (IMP4) monitoring (Herd Navigator, DeLaval) is a technology that automatically detects onset of cyclicity, estrus, and pregnancy. Sampling starts at 20 DIM and occurs on average every 2 d until pregnancy. Estrus is detected based on a decline in progesterone (P4) concentrations below a threshold, and pregnancy is assessed from 30 to 55 d after AI in cows without return to estrus. Here, we review the potential of IMP4 as a tool for reproductive management. In a series of observational studies with up to 158,961 IMP4 records from 4,353 AI events, we characterized predictors of pregnancy per AI (P/AI) and investigated IMP4 profiles in cows returning to estrus. Some of the predictors included prolonged luteal phase before AI and suboptimal P4 levels at different time points before and after AI. Over one-third of cows had at least one characteristic of P4 profile unfavorable to P/AI, but with low predictive abilities. Among nonpregnant cows, 5% returned to estrus by 17 d after AI, 64% between 18 and 24 d, 16% between 25 and 30 d, and 15% between 31 and 55 d. This represents 85% of cows that are not pregnant 55 d after AI returning to estrus before 30 d, when first pregnancy diagnosis occurs in many dairies. Monitoring IMP4 might be used to identify subgroups of cows with different predicted P/AI to develop selective breeding strategies or targeted interventions. It can also aid in identifying nonpregnant cows early for timely reinsemination.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découle