A review: Breeding behavior and management strategies for improving reproductive efficiency in bulls
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This review focuses on bull breeding behaviors and management strategies to improve reproductive efficiency. Breeding soundness evaluations are utilized to classify a bull's physical ability and sperm quality, yet roughly 20 % of bulls fail to meet the minimum criteria. Furthermore, despite achieving the minimum criteria, few bulls in multi-sire breeding groups sire the majority of calves, indicating a need for better understanding of bull behavior that impact siring capacity, and thus, a bull's reproductive efficiency. Several factors influence bull libido such as age, breed, and environmental conditions. Although service capacity tests have been used to measure libido, standardization and repeatability, along with variability in age and breed, can be problematic. Management in collection facilities largely focuses on the pre-stimulation of bulls through behavioral cues for better sperm quality and quantity during collection, thus improving a bull's reproductive efficiency through fewer collections with increased breeding doses harvested. In management of multi-sire breeding groups, understanding social interactions, bull-to-female ratios, synchronization of females, and DNA testing to determine parentage, are techniques that can be utilized to improve reproductive efficiency. New research utilizing remote monitoring technology is being developed to better understand bull behavior without the constraints of direct observation. This technology may be used to predict siring capacity, better manage bulls based on social dynamics, and potentially detect lameness or injury in bulls that may impact siring capacity. A better understanding of developing management strategies of breeding behaviors should be further investigated to improve reproductive success of bulls.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 découle