APLICAÇÃO DE ANÁLOGO DE GnRH NO MOMENTO DA INSEMINAÇÃO ARTIFICIAL COMO ALTERNATIVA PARA OTIMIZAR A TAXA DE CONCEPÇÃO EM GADO DE LEITE
Bibliographic record
Abstract
A inseminação artificial (IA) é uma das biotécnicas mais utilizadas dentro da pecuária bovina. Embora a IA seja realizada sem a aplicação de hormônios exógenos, o uso do análogo do hormônio liberador de gonadotrofina (GnRH) imediatamente após a inseminação artificial tem sido proposto para otimizar os resultados das taxas de concepção com o uso da IA, uma vez que o análogo do GnRH estimula a hipófise para a liberação do hormônio folículo estimulante (FSH) e do hormônio luteinizante (LH). O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso do análogo de GnRH em vacas leiteiras no momento da realização da IA. Para responder aos questionamentos propostos, o experimento teve início com a detecção do estro seguido de IA. No momento da IA foi realizada a aplicação do hormônio via endovenosa em 40 vacas, distribuídas em multíparas e primíparas. Para o grupo controle, 40 novilhas foram utilizadas sem tratamento hormonal. Os resultados obtidos mostraram que embora tenha sido feito o uso do análogo de GnRH, a taxa de concepção dos animais não foi alterada, sendo que o grupo controle apresentou maior taxa de concepção em comparação ao grupo tratado. De acordo com os resultados observados neste experimento, a aplicação do análogo de GnRH imediatamente após a realização da IA não apresenta eficácia no aumento das taxas de concepção em fêmeas bovinas multíparas ou primíparas.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".