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Enregistrement W4404600280 · doi:10.32718/nvlvet-a10127

Formation of milk productivity in cows depending on the selection indices of their parents from different breeding countries

2024· article· en· W4404600280 sur OpenAlexaboutno aff
V. Ya. Yatsynka, Ye. I. Fedorovych, I. O. Chornyi

Notice bibliographique

RevueScientific Messenger of LNU of Veterinary Medicine and Biotechnologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Biological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedSelection (genetic algorithm)UdderSireBiologyProductivityHerdAnimal breedingBiotechnologyAnimal scienceMastitisEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, breeding indices have been used to evaluate and select animals, offering several advantages over traditional selection methods based on independent productivity levels, allowing for a comprehensive assessment of animals across a set of breeding traits. In modern breeding programs, alongside milk production traits, factors such as the animal’s conformation, limb strength, udder quality and health (somatic cell count in milk), fertility, productive lifespan, etc., are necessarily taken into account. However, the importance of these traits varies across European countries, which is explained by their economic significance and the breeding goals and objectives set for members of dairy cattle breeding associations at specific stages of breed selection work. Additionally, breeding indices in different countries differ in the relative weight assigned to dairy productivity traits. Because of the above, our research aimed to study the variability of cow milk production traits depending on the selection indices of bulls from different breeding countries. The research was conducted in the Volovikov State Farm LLC herd in the Goshcha district of Rivne region. The variability of cow milk production traits was studied for the first and higher lactations, depending on the selection indices of their sires from various countries: Ukraine, Germany, Canada, the USA, and MACE (Interbull). A total of 4,200 cows were included in the sample. The breeding value of the bulls was determined using the SC “Intesel Orsek” dairy cattle management system and bull sire catalogs. It was found that, depending on the selection indices of bulls from different breeding countries, there was intergroup differentiation in the milk production traits of their daughters. The milk yield of cows for the first lactation ranged from 5792.4 to 6838.5 kg, milk fat content from 3.50 to 3.58 %, and milk fat from 207.2 to 239.6 kg. For higher lactation, these traits were in the range of 7041.6–7522.3 kg, 3.49–3.55 %, and 250.0–265.5 kg, respectively. Among the daughters of Ukrainian bulls, the lowest milk yields and milk fat content for both first and higher lactation were observed in cows with the breeding value of their sires at -2635 to -1900 kg, while the highest yields were found in cows with a breeding value of +304 to +1042 kg. In cows descended from German bulls, these values corresponded to breeding indices of -226 to -69 and +403 to +557, and for Canadian and American bulls, +1469 to +1726 and +446 to +702, respectively. It is worth noting that among the daughters of both Ukrainian and German bulls, milk yield increased with higher breeding values of their sires, whereas in the daughters of Canadian and American bulls, milk yield tended to decrease with increasing breeding values.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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