Survie et aptitudes des veaux issus de croisements entre Brunes des Alpes et Zébus Peuls dans la région des Cascades au Burkina Faso
Bibliographic record
Abstract
L'amélioration du potentiel génétique des bovins au Burkina Faso s'appuie sur des programmes de croisements avec des races exotiques par la promotion de l'insémination artificielle (IA) depuis un quart de siècle. Néanmoins, l'adaptation des veaux métis obtenus est controversée aussi bien en élevage périurbain que traditionnel. L'objectif de cette étude a été de déterminer le taux de survie et les aptitudes de métis F1 issus de croisements entre des bovins de races Brune des Alpes et Zébu Peul dans des élevages de la région des Cascades au Burkina Faso. L'étude a été menée sur 142 veaux répartis dans 60 élevages extensifs et semi-intensifs entre octobre 2013 et août 2017. Les animaux ont fait l'objet d'un suivi sanitaire rigoureux et d'une alimentation améliorée grâce à la production locale de fourrages. Le taux de survie des veaux à 42 mois a été estimé à 88 % avec une différence significative (p < 0,05) entre saisons avant sevrage, et entre systèmes d'élevage après sevrage. Au total, 26,76 % des métis F1 ont été atteints de cowdriose, dermatophilose, fièvre aphteuse ou trypanosomoses avant et après le sevrage. Rustiques (82,4 %) avec un rythme cardiaque normal (85,6 %), les croisés ont été dociles et affectueux (64,8 %). Les mâles et les femelles F1 ont été respectivement de potentiels reproducteurs et de véritables conductrices de troupeaux. Les femelles sont d'emblée utilisées pour améliorer la production laitière mais l'utilisation des mâles dans les croisements doit éviter la consanguinité dans les élevages. La survie des métis nécessite un suivi sanitaire permanent et une bonne conduite d'élevage. Cependant, considérant le taux de survie élevé, la bonne adaptation et la docilité des métis, l'IA est en mesure d'améliorer les productions animales bovines au Burkina Faso.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".