Livestock of specialized beef cattle breeds, state of beef production and industrial use of cows in Russia (review)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: to analyze the livestock population of the main beef breeds, the state of beef production and the industrial use of cows. Materials and methods. The methodological basis of the study was made up of systematization techniques, logical and comparative statistical analysis. The analysis was carried out using domestic and foreign bibliographic databases, yearbooks on breeding work in beef cattle breeding in farms of the country. Results. Regardless of the analysis period, the largest number of livestock was observed in the Kalmyk breed, the proportion of which amounted to 30,5—33,8 % of all probonitized cattle of beef breeds and increased by 3,3 abs. % compared to 2022. The number of Aberdeen Angus cattle in 2022 amounted to 26,5 % of the total number of beef breeds, while a year later it decreased to 16,9 %, which was less than the number of all other studied breeds. With the exception of Aberdeen Angus, the number of probonitized livestock of Kalmyk, Kazakh White-Headed and Hereford breeds increased, although slightly. Of all the analyzed beef cattle breeds, Aberdeen Angus cattle had an earlier age at the first insemination, with values of 16 months, followed by representatives of the Kalmyk breed (23,8 months), which indicates the late maturity of these animals. The remaining breeds were inseminated in the period of 18—20 months and occupied an intermediate position between the extreme values of the trait. In terms of age of withdrawal from the herds, the best values were shown by cows of the Kalmyk and Kazakh White-Headed breeds, which averaged 6,8—6,9 calvings. Herefords were characterized by a lower age of cow retirement among the studied breeds, the values of which were 0,5—1,3 calvings lower. A low level of calf output per 100 Aberdeen Angus cows was revealed — 56 heads, which is lower than the indicators obtained from other breeds of meat productivity by 27— 29 heads. Conclusion. The results obtained make it possible to better assess the growth and changes in the linear weight and exterior parameters of fish during cultivation, and are also of great practical importance when carrying out breeding work with rainbow trout of the Kamloops breed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».