MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6990674043

The effect of body weight during the rearing period on milk production in Québec dairy cattle

2019· dissertation· en· W6990674043 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDairy cattleMilk productionBody weightPeriod (music)Production (economics)Dairy farming
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian dairy industry is composed of around 11,000 farms and approximately 1.4 million head, of which approximately 30 percent are heifers (Canadian Dairy Information Centre, 2018). Heifers are of great importance because they represent the future of dairy farms, and, without them, the herds could not evolve and continue producing over time. Producers select replacement heifers that have the potential to become more profitable than the existing cows that will eventually be replaced. Therefore, they should be raised to reach an adequate size and body weight for breeding, so that they can reproduce successfully, and subsequently become productive. This process of rearing replacement heifers can cost as much as 20 percent of the total production expenses on dairy farms (Delgado et al., 2015). The rearing period of a heifer does not only impact the actual growth rate of the animal early on; some researchers have also discussed longer-lasting effects on the animals' performance as lactating dairy cows (Soberon et al., 2012; Macdonald et al., 2005; Krpálková et al., 2014). The objective of this research was to determine the effects of body weight during rearing on the future milk production of Quebec dairy cattle. This was performed by looking at three periods of growth in a heifer's pre-lactation life – birth to weaning; pre-pubertal; and post-pubertal – and analysing the effect of their respective body weight categories on future milk production. Data were provided by the Quebec Dairy Herd Improvement Agency (Valacta), and included body-weight measurements, breeding records, and information for first, second, and third and plus lactations of Holstein dairy cattle. The study covered the years 2000 to 2015, and analyzed production and economic variables such as milk, protein, and fat yield (lactation and 305-day), gross profit, milk value and feed cost. The analyzed data consisted of a total of 22,312, 16,352 and 7,494 animals for the first, second and the third and plus lactations, respectively.While there was a tendency for heavier body weights up until 90 days of life (birth to weaning period) to have higher yields than lighter weights, the body-weight category of 110 to 124kg (not the heaviest) was found to have a significant effect on future first lactation milk, protein and fat production. Furthermore, pre-pubertal body weight had a significant effect on the first, second, and third and plus lactations where higher weights produced significantly higher first and second milk and milk-component yields. The effect of body weight during the post-pubertal period was significant on the first and second lactation where animals that weighed ≥410kg had higher milk, protein and fat yields.Some of the findings may have been influenced by the substantially lower number of observations in the third and later lactations, pointing to the industry's challenge of longer herd life. In addition, the lack of animals that had weight measurements (both a sufficient number, and a range throughout the complete rearing period) serves to encourage increased recording by producers and advisors, so that the data can be used for better lifetime analyses.

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)0,000
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 enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)→Même sujetReproductive Physiology in Livestock→Travaux en français237 207→