挑战和机遇在奶牛发情同步和大规模人工授精小农在埃塞俄比亚

文摘

摘要潜力和限制发情同步(ES)和人工授精技术(AI)实践综述了奶牛生产者。与其他非洲国家相比,埃塞俄比亚人口大量的奶牛。然而,自给自足的牛奶产量尚未达到由于存在很多局限性阻碍ES和大规模AI的成功实践在许多地区的选择不当等牛/小母牛,栽植大量牛/小母牛在有一天,在一个特定的地方(创建压力对人工智能技术人员和雌性动物),没有一个数据记录系统,缺乏明确的利益相关者之间共享的责任,利益相关者之间缺乏沟通和协作,缺乏动机和技能的人工智能技术,缺乏支持和现成的输入、饲料短缺、不当热检测由小农和受精,并降低生殖表演土著和杂交牛,因此导致不成功的技术。

1。介绍

奶牛生产中扮演着重要角色在社会经济和文化价值通过代收入和埃塞俄比亚人民满意作为食物来源(1]。尽管埃塞俄比亚有大量的牛的数量在非洲,在牛奶产量尚未达到自给自足(2,3]。这主要是由于低数量的改良品种和本地和杂交牛的生殖性能降低。尽管过去三十年的杂交育种程序行使,没有好我国种畜(来源4]。然而,生殖生物技术的应用如发情同步(ES)和大规模的奶牛人工授精技术(AI)小农可以大大增强的可取的特点(5]。

虽然这些技术的实现需要控制雌性动物的发情周期,ES和大规模人工智能仍然最突出的技术小农为遗传改良奶牛生产者,生育管理和培育他们的牛大约在同一时间(6]。它也需要一个良好的管理,牛与普通发情周期,和良好的身体条件,如果服务可以由人工智能技术在小农的地区,这些技术可以很好地工作(7]。

然而,人工智能技术人员主要为奶牛提供的服务在城市或城郊地区;相反,很少或根本没有人工智能服务可用于农村小农埃塞俄比亚。小农通常把牛AI网站或地区办事处得到服务;这将导致执行欠佳的野外实习,它可以与几个因素有关自奶牛受胎率/小母牛依赖于时间的受精(8]。

尽管ES和大规模人工智能的广泛应用,在我国成功的利率仍然很低(1,9- - - - - -17]。奶牛的生育率可能会对ES (18)这是一个选择的控制和操纵的繁殖(19]。一般来说,ES其次是人工智能服务/质量实践的有效性低于期望的小农在埃塞俄比亚(1,2,9- - - - - -17,20.- - - - - -31日]。因此,本文的目的是概述的挑战和机遇在奶牛ES和AI实践为小农户在埃塞俄比亚以下具体目标:(我)概述发情同步和大规模人工授精实践的机会为小农户奶牛(2)识别的挑战在发情同步和质量在奶牛人工授精实践小农

2。发情同步和大规模人工受精的机会练习小农的奶牛

合成激素的存在,兽医服务和专家,可用性的大型奶牛人口,小农,牛奶和高要求的机会,都提到了许多小农的奶牛在埃塞俄比亚(2,25- - - - - -29日]。

3所示。挑战发情同步和质量在奶牛人工授精实践小农

许多研究人员如Bainesagn [22),Gizawu和迪玛30.),Belete et al。10],Fekata et al。25)解释说,共同挑战与ES和质量AI实践小农在埃塞俄比亚是人工智能技术人员的能力,知识的农民在热检测和受精,管理系统的奶牛种群和类型的品种,没有人工智能技术,人工智能中心的距离,即使有差异的大小问题。同样,Mekonene et al。32)指出,生殖效率很差在大多数小农奶牛生产系统,导致奶牛未能怀孕与各种因素包括管理问题,营养,和精液处理实践。此外,Shiferaw et al。33)报道说,有很多因素影响奶牛的发情周期的持续时间,比如年龄,品种,和体重,营养水平,季节,荷尔蒙失衡,哺乳期、乳儿,和牛奶产量水平。

另一方面,Gebremedhin [28)和Fekata et al。25)解释说,在适当的季节繁殖,减少饲料和水(即访问。,January, February, and March), silent heat, poor management, lack of awareness of smallholders, poor body condition of dairy cows selected for ES and mass AI program, distance of the AI center from the dairy farmers, and limited number of AI technicians assigned at each district are the major challenges on ES and mass AI practice in dairy cows for smallholders.

一般来说,最具挑战性的因素成功的ES和大规模人工智能服务交付的奶牛小农在埃塞俄比亚的缺失数据记录系统,缺乏明确的利益相关者之间共享的责任,利益相关者之间缺乏沟通和协作,从自治街坊联合会国家层面,缺乏动机和技能的人工智能技术人员由于缺乏职业培训,选择不当的牛/小母牛,栽植大量牛/小母牛在一天内由一个或两个人工智能技术人员,和缺乏支持和现成的输入(汽车或电动自行车);所有这些累积的因素因此导致服务的不成功(9,10,17,19- - - - - -24,33- - - - - -38]。同时,几乎所有地区的国家,大多数小农必须与他们的牛一个长途旅行服务自AI人工智能技术人员无法获得交通设施(电动自行车、燃料等)去每个小农的网站都有牛人口分散在一个大区域5,8,27,31日,39- - - - - -45]。然而,人工智能是一个依赖于时间的活动,而这样的长途旅行/等待时间导致过去正确的热时期之前,服务已交付46]。

3.1。人工授精技术人员的能力

大多数时候,倾向于忽视AI技术人员的相关因素,但它可以显著影响ES和大规模AI的成功实践在奶牛37]。AI技师不是训练有素不能检查宫颈、子宫、卵巢正确;这将导致一个严重的现实挑战的成功为小农[ES和大规模的人工智能程序47]。

同样,Gebremedhin [28]描述的精液沉积一直是一个重要的因素在奶牛的AI的成功。精子在子宫体的沉积导致止回比颈椎沉积率高10%,提高受胎率(48]。受精到子宫颈生产低受精率、受精时深入子宫有风险的栽植到子宫角侧排卵网站或吓唬子宫内膜与受精导管的尖端。生育能力下降的结果是后两个错误(37,48]。这些研究人员还指出,未能理解解剖和功能之间的关系的各种组织和器官生殖系统可能导致一致的授精错误。关于人工受精的深度和时间,亚瑟(37]和莫雷尔[49)建议很深受精能增强精子的交付。莫雷尔(49]也解释了卫生、解冻方法和温度之间维护解冻受精怀孕在实现中发挥作用。然而,缺乏动机和技能的人工智能技术人员由于缺乏现场培训和利益相关者之间缺乏合作,可能是一个ES和大规模人工智能的挑战成功实践在奶牛的小农国家(20.,40]。

3.2。缺乏人工智能输入和精液处理实践

妥善处理,放置和评估postthaw的精液有必要提高受精和胚胎质量(50]因为生育率比新鲜精液冷冻解冻精液较差(3,37]。相反,很多研究人员证实,有处理不当和解冻精液、缺乏不同的人工智能等投入液氮容器,和精液没有访问时间1- - - - - -3,5- - - - - -8,10- - - - - -18,25- - - - - -33,39- - - - - -62年]。这些可以最成功的阻碍因素之一ES和大规模人工智能在小农奶牛生产者的埃塞俄比亚。

3.3。管理的奶牛种群

Haugan et al。51)指出,营养管理和住所等成功的妊娠奶牛中扮演关键的角色。然而,在热带地区季节性波动(比如埃塞俄比亚)有负面影响的可用性饲料与大量的服务/概念,第一次崩解和第一晚年龄服务,再产犊间隔(57]。此外,Mebrate et al。56)解释说,饲料短缺的质量和数量的主要挑战是小农乳制品生产商在埃塞俄比亚。同样,Ulfina et al。44)也表示,粗粮和浓缩饲料都是过于昂贵或者不可用足够的数量和质量来改善小农乳制品生产。此外,供应不足的地方牛种的质量饲料和低生产率的主要因素限制小农国家奶牛生产率(14,20.]。因此,ES其次是人工智能服务效率低于期望的小农在埃塞俄比亚。

3.4。热检测和受精

伊夫提哈尔•et al。52]提到热检测的一个主要因素,确定人工智能在小农。热检测牛是由有经验的群人/人工授精器可以识别那些动物将在站热而被其他母奶牛或安装vasectomized公牛,因为周期之间的最短时间是两个连续的发情周期。同样,亚瑟(37,61年)表示,热的表达可以受到许多因素如遗传和产后天数;哺乳期,牛奶产量,和健康影响发情的表情。

大多数类型的奶牛饲养在该国许多地区的地方品种有较低的生殖性能(22,35]。加林娜et al。26)和Barros et al。23]提到瘤牛较短(10.7 - -11.6小时)站热时期,没那么强烈的发情周期(10 - 15小时)发生后相对于雌激素的刺激比牛磺酸牛。此外,他们的生育率很低;这可能是由于热差检测,可怜的发情的迹象,不规则的发情周期58]。Chaundhari和Sabo11)解决,多达15%的牲畜提出了受精并不是真正意义上的热量;这将导致业主成本的损失。通常,检测的热量是成功的人工智能活动的最困难的任务之一(41]。大多数小农在埃塞俄比亚的许多地方无法检测的实际热时期他们的奶牛35,63年]。这可以ES的失败的原因和大规模人工智能服务。因此,ES和大规模人工智能在小农国家不太成功的比许多其他国家(21,55]。

大规模AI ES和正确的时间取决于准确的早期识别个体的动物和热在正确的时间通知人工授精器(53]。一头牛,首先看到的是在发情期早上通常是受精在同一天下午,虽然一头牛,首先看到的是在第二天下午发情是受精早期(37]。频繁,大量的牛在不正确的时间,人工受精发情检测率差,因此通常反映了贫困群体管理的标准。在这种情况下,应该使用上面描述的一些方法提高发情检出率在群37]。

4所示。小农的知觉发情同步和大规模人工授精实践

所罗门et al。40)指出,在高地,地区国家表明,小农的育种方法已经明显转移到人工智能,这个服务是可访问的。他们也表示愿意支付人工智能服务。然而,Desalegne et al。16)报道,可用性、规律性和ES的效率和质量AI实践低于期望的小农和人工智能服务效率低至27%,怀孕率低40]。另一方面,Riyad et al。59),马约et al。35],Fekata et al。25)解释说,大多数小农的访问技术较低的感知对同步和大规模人工智能自他们的思想高度由小牛出生取得而非激素治疗反应的速率。此外,Gebremedhin [28]和Bainesagn [22)描述,小农低知觉对同步和大规模人工智能在提格雷和Oromia地区州,分别。这可能是由于错误的程序用于运动和虚假报告不做草根阶层的必要条件(25]。此外,所罗门et al。40)发现,一些小农寻求受精的奶牛在同一个早上热观察迹象。同样的,当热迹象被发现在下午,其他一些在同一个下午寻找人工智能服务。这可能表明农民缺乏意识的正确的时间后8到14小时内有效的AI会站热体现。这是因为排卵发生10到14 h后停止发情的行为迹象(36]。

由于不满的ES和大规模人工智能服务概念率低,60.6%的受访者首选使用自然交配而不是AI (12]。撒母耳(62年]确定热量检测问题,距离人工智能中心的主要原因是人工智能服务的失败小农的奶牛在阿姆哈拉地区国家,埃塞俄比亚。相反,大多数的小农户的调查中统治,埃塞俄比亚,当前人工智能服务感到满意29日]。上面列出的,我们可以简化,大多数小农奶牛生产者的满意当前ES和人工智能服务是低在埃塞俄比亚。

5。结论

合成激素的存在,小农户接受技术的兴趣,和牛奶产量要求高技术的机会在埃塞俄比亚。另一方面,很多局限性阻碍ES和大规模AI的成功实践在这个国家的许多地区也被解决。一般,最具挑战性的因素成功的ES和大规模人工智能服务交付的奶牛小农在埃塞俄比亚是牛/小母牛的选择不当,栽植大量牛/小母牛在有一天,在一个特定的地方(创建压力对人工智能技术人员和雌性动物),没有一个数据记录系统,缺乏明确的利益相关者之间共享的责任,利益相关者之间缺乏沟通和协作,缺乏动机和技能的人工智能技术,缺乏支持和现成的输入、饲料短缺、不当热检测由小农和受精,并降低生殖表演土著和杂交牛,因此导致不成功的技术。此外,可用性、规律性和ES和大规模AI的成功实践低于期望的小农奶牛生产者在该国自他们的思想高度由小牛出生取得而非激素治疗反应的速率。基于上述结论,以下建议转发:(我)应该有明确的责任,分享交流,和所有利益相关者之间的合作;这是至关重要的,以确定哪些地方有特定的限制(2)未来ES和大规模人工智能的实践在中国应该考虑小农的知识和技能和农民的看法包括人工智能技术人员(3)知识和技能培训应专门为小农户奶牛生产者和人工智能技术人员可能大大增强技术的有效性,和小农户对技术的态度将会同时改变

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的利益冲突

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