Factors associated with feed efficiency traits in Italian Jersey cows
Notice bibliographique
Résumé
Feed efficiency in lactating cows is one of the major aspects in modern dairy farm management. Purpose of the present study was to identify sources of variation of body live weight (LW) and feed efficiency traits in a population of 8,516 primiparous Jersey cows. The variables tested included LW, fat corrected milk (FCM), predicted dry matter intake (pDMI), energy corrected milk (ECM), and predicted feed efficiency (pFE_ECM), defined as ECM/pDMI. Linear scoring and age at evaluation were used to estimate LW. Factors associated with such traits were investigated using linear mixed models which included the fixed effects of origin of the paternal grandsire (USA, Denmark, Canada), stage of lactation, year of birth, and age at first calving. Random terms were cow, contemporary group (herd-year-season at linear scoring), and the residual. Mean of LW and pFE_ECM were 435 kg and 1.36, respectively. Feed efficiency was weakly negatively correlated (-0.15) with LW, and pDMI was positive correlated with ECM (0.88). Values of LW ranged from 444.01 to 449.88 kg in cows born between 2006 and 2014. Furthermore, cows with paternal grandsire born in Canada were the heaviest, but they had the lowest values for FCM, pDMI, ECM and pFE_ECM. Feed efficiency, FCM, ECM, and pDMI increased in the first three months of lactation, and then decreased. Kilos of pDMI and FCM increased concurrently with age at first calving and systematically decreased as year of birth proceeds. Energy corrected milk of cows born between 2011 and 2014 was lower than ECM of animals born between 2008 and 2010, consequently resulting in lower pFE_ECM. Late calving Jerseys were less feed efficient compared to early calving contemporaries. Systematic environmental factors associated with feed efficiency will be used to adjust phenotypes for routine genetic evaluation.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».