Seasonal infertility in swine: what is the impact on Brazilian swine production?
Bibliographic record
Abstract
Durante os períodos de verão e outono, a fêmea suína apresenta uma diminuição no desempenho reprodutivo quando comparado a inverno e primavera, como mostrado em países como Estados Unidos, Canada, França, Japão, Tailândia, Finlândia e Australia. O menor desempenho durante este período pode ser atribuído a diversos fatores, mas está associado principalmente a temperaturas sazonalmente elevadas e/ou longos fotoperíodos, que desencadeiam condições de estresse ambiental. Particularmente o estresse por calor e longos fotoperíodos podem afetar o eixo hipotálamo-hipófise-ovariano, limitando a liberação de gonadotrofinas pela hipófise, levando a alterações no desenvolvimento folicular ou na função do corpo lúteo. Os objetivos deste estudo foram identificar os principais efeitos sazonais relacionados ao desempenho reprodutivo de leitoas e porcas de rebanhos comerciais de suínos localizados no sudeste do Brasil e descrever as principais manifestações de infertilidade sazonal identificadas de acordo com cada granja. Dados de quatro granjas comerciais de suínos localizados no estado de Minas Gerais, Brasil, foram extraídos do sistema de registro durante o período de seis anos de janeiro de 2015 a dezembro de 2020. As estações foram incluídas ao banco de dados de desempenho reprodutivo das porcas de acordo com a data de cada serviço, além disso, o intervalo desmame estro (IDE) foi avaliado com estações de acordo com a data de desmame. A linhagem genética das fêmeas foi principalmente Landrace (L) e Large White (LW) e fêmeas hibridas (L×LW). A taxa de retorno ao estro, taxa de aborto, taxa de falsa prenhez, taxa de descarte, taxa de mortalidade e taxa de parto foram de 3,07%, 2,31%, 1,06%, 0,51%, 2,0% e 91,06%, respectivamente. Para as condições climáticas deste estudo, foi observada uma variação sazonal para taxa de partos, taxa de retorno ao estro, taxa de falsa prenhez, taxa de descarte, número de leitões nascidos vivos e proporção de fêmeas com intervalo de desmame-estro entre 0-6 dias. Os resultados deste estudo evidenciaram infertilidade sazonal em porcas localizadas em rebanhos comerciais de suínos localizados em Patos de Minas, MG, Brasil. A intensidade dos efeitos negativos depende de fatores como paridade, condições climáticas do ano e características individuais de cada granja.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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 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".