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Enregistrement W7135846579

Comparison of fertility and yield of Suffolk sheeps in the Czech Republic with some foreign Suffolk sheeps managements

2016· dissertation· cs· W7135846579 sur OpenAlexaboutno aff
Michaela Černá

Notice bibliographique

RevueDigital Repository (National Repository of Grey Literature) · 2016
Typedissertation
Languecs
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedFertilityLitterDomestic sheep reproductionCzechBody weight
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suffolk breed is the English hornless breed which belongs to the breed of meat yield. Typical features are excellent maternal qualities, good milkiness of ewes and fertility, less fertile period (lambing mostly in winter and spring) and good adaptability to different climatic conditions and breeding conditions. The breed is characterized by a black outer coat on the face of the head and lower part of legs, wool is short, white, semi-fine. Suffolk breed is characterized by high fertility throughout the production period ewes. Season, age, interval among lambing, body weight and body conditions score, nutrition, genetics, breeding and heat stress belong to the factors affecting fertility. When we compare fertility sheep breed Suffolk in the Czech Republic and Slovakia we achieved a higher number of ewes, improved fertility and fertilization. On the contrary, Slovakia has achieved better results in fertility at lambing ewe. It was also achieved in Canada in comparison with our republic. It is a major prerequisite of the production of heavy great muscled slaughter lambs with very good quality meat at meat production. Meat production is influenced by hormones, nutrition, gender, influence year and month of lambing, ewes age, litter size on the dependent variable. The values are not very different when meat production in Suffolk breed is evaluated in the Czech Republic and Slovakia. In spite of it, the Czech Republic achieves better results in weight of lambs at 100 days and the average daily gain. If we evaluate the difference between meat production in Canada and the Czech Republic in selected parameters such as birth weight of lambs, weight of lambs at 100 days of age and avarage daily gain, Canada clearly has much better results. The main cause is a different type of breed. Increase fertility and meat production can be achieved mainly by improving reproduction and production indicators.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,245 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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