Caractérisation phénotypique des bovins à viande (<i>Bos taurus</i> et <i>Bos indicus</i>) au centre (Bouaké) et au nord (Korhogo) de la Côte d'Ivoire
Bibliographic record
Abstract
Résumé Une enquête a été menée dans les régions de Bouaké et de Korhogo pour inventorier et caractériser les différents types de bovins à viande. Des mesures barymétriques ont été enregistrées sur 511 animaux à Bouaké et 929 à Korhogo pour lesquels les éleveurs ont été invités à indiquer le nom du type phénotypique. L'inventaire des élevages a permis d'identifier 5 types phénotypiques de bovins que sont le N'Dama, le Baoulé, le Zébu, le Méré et le “Métis”. Les descripteurs qui permettent d'identifier au mieux ces différents types de bovins sont la présence/absence de bosse, la couleur de la robe, le périmètre thoracique et la hauteur au garrot. Malgré le métissage qui s'exerce sur elles, les races taurines (N'Dama et Baoulé) présentent des populations homogènes et stables. Le Méré présente une population homogène dans la région de Korhogo et semble être un type phénotypique bien fixé avec 83% d'animaux bien classés. Le pourcentage moyen d'animaux bien classés dans les régions de Bouaké et Korhogo est respectivement de 79 et 68%; ce qui dénote une très bonne connaissance des animaux par les éleveurs. Les caractères déterminants identifiés à partir de cette analyse peuvent servir à définir les standards des races concernées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".