Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÇalışma sonucunda, elde edilen final modelde yer alan; “senkronizasyon yöntemi, tohumlama anındaki süt verimi, vücut kondisyon skoru, tohumlama sayısı” değişkenlerinin gebelik oranı üzerine etkili faktörler olduğu belirlenmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, süt sığırcılığı ekonomisinde önemli yer tutan ineklerde tohumlama sonrasında 30. günde yapılan muayenede, gebelik oranı üzerine etkili bazı faktörlerinin etki paylarının hesaplanması amaçlanmıştır. Çalışmanın materyalini, Plato Entegre Hayvancılık ve Tarım San. Tic. A.Ş’de yetiştirilen 126 baş Holştayn ineğe ait verim ve performans kayıtları oluşturmuştur. İneklere ait; senkronizasyon yöntemi, doğum sayısı, tohumlama günündeki süt verimi, vücut kondisyon skoru, postpartum süre ve tohumlama sayısı değişkenlerinin tohumlama sonrasında 30. günde belirlenen gebelik oranı ile ilişkilerinin belirlenmesi lojistik regresyon analizi ile yapılmıştır. Çok değişkenli lojistik regresyon modelinde geriye doğru değişken çıkarma yöntemi uygulanmıştır. Oluşturulan lojistik model katsayılarının tahmininde en çok olabilirlik yöntemi kullanılmıştır. Çalışma kapsamına alınan ineklerde tohumlama sonrasında 30. günde transrektal ultrasonografi yöntemi ile yapılan gebelik muayenesinde % 45.2 gebelik saptanmıştır. Çok değişkenli lojistik regresyon analizinde kullanılan geriye doğru değişken çıkarma yöntemi 3. adımda sonlanmıştır. Modelin ineklerde gebelik oranını açıklamadaki etkinliği Hosmer-Lemeshow uyum iyiliği istatistiği önem değeri 0.891 olarak hesaplanmıştır. Final model ile kestirilen olasılıklar kullanılarak, modelin gebeliği doğru tanı oranı % 65 olarak belirlenmiştir. Çalışma sonucunda, elde edilen final modelde yer alan; “senkronizasyon yöntemi, tohumlama anındaki süt verimi, vücut kondisyon skoru, tohumlama sayısı” değişkenlerinin gebelik oranı üzerine etkili faktörler olduğu belirlenmiştir.