GLORIA

GEOMAR Library Ocean Research Information Access

X

Your email was sent successfully. Check your inbox.

An error occurred while sending the email. Please try again.

Proceed reservation?

Export
  • 1
    Online Resource
    Online Resource
    Hidroponik Sistemle Üretilen Bazı Yem Bitkilerinin Ruminant Hayvan Beslemesinde Kullanımı
    Turkish Federation of Animal Science (Zootekni Federasyonu) ; 2023
    In:  Hayvan Bilimi ve Ürünleri Dergisi Vol. 6, No. 1 ( 2023-06-29), p. 103-113
    Details
    In: Hayvan Bilimi ve Ürünleri Dergisi, Turkish Federation of Animal Science (Zootekni Federasyonu), Vol. 6, No. 1 ( 2023-06-29), p. 103-113
    Abstract: Hayvanların besin madde gereksinmelerini karşılama ve iştah artırma açısından yeşil yem bitkileri, hayvan beslemede önemli bir yer teşkil etmektedir. Özellikle süt sığırı yetiştiriciliğinde süt verimi ve kalitesi için yeşil yemlere gereksinim duyulmaktadır. Ruminant hayvanların yeşil yem ihtiyaçlarının karşılamasında tarım alanlarının azlığı, su kullanımı çevre ve iklim faktörleri tarımsal üretimi olumsuz etkilemektedir. Yıl boyunca üretimde devamlılığı sağlanamayan yeşil yemlerin hem yıl boyunca ulaşımının olmaması hem de yeşil yem fiyatlarının yüksek olmasından dolayı topraksız tarıma yönelim artmaktadır. Bu amaçla hidroponik üretim ile çevreye ve toprağa bağlı olan olumsuz şartların ortadan kaldırılmasıyla yıl boyunca yeşil yem üretiminin devamlılığı sağlanabilmekte ve yem masraflarının azaltılabileceği düşünülmektedir. Bununla birlikte, hidroponik sistemle yapılacak yeşil yem üretimiyle elde edilecek ürünlerin sindirilebilirliği ve yemden yararlanma oranı artacaktır. Yemden yararlanmanın artmasıyla et, süt verimi ve kalitesi, hayvanın performansı ve sağlığı da olumlu etkilenebilecektir. Bu derlemede, hidroponik sistemle yetiştirilen çimlenme hızı yüksek tahılların yeşil yem olarak hayvan beslemede kullanılması ve dezavantajları hakkında bilgi verilmesi amaçlanmıştır.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2667-4580
    URL: Article
    DOI: 10.51970/jasp.1242075
    Language: Unknown
    Publisher: Turkish Federation of Animal Science (Zootekni Federasyonu)
    Publication Date: 2023
    Location Call Number Limitation Availability
    BibTip Others were also interested in ...
    Online Resource
  • 2
    Online Resource
    Online Resource
    Sensitive Livestock and Information Communication Technology Applications to Prevent the Spread of Covid-19
    Ondokuz Mayis University ; 2023
    In:  Black Sea Journal of Agriculture Vol. 6, No. 1 ( 2023-01-01), p. 104-107
    Details
    In: Black Sea Journal of Agriculture, Ondokuz Mayis University, Vol. 6, No. 1 ( 2023-01-01), p. 104-107
    Abstract: The epidemic disease called COVID-19 (SARS-CoV-2) has affected the whole world. With the spread of the epidemic, various measures such as distance education, home-office, and especially movement restrictions, have been tried to be taken. These measures have increased people's demand for healthy food. The formation of food safety awareness among in consumers has revealed the necessity of control of the controlling food chain (production, storage, transportation of products, etc.). In this process, animal products gained importance, especially as people paid more attention to their nutrition compared to previous years. Especially in this process, animal production should be systematically sustainable in order to meet the increasing animal protein needs of people. In this review, it aims to compile sensitive livestock systems in order to ensure the sustainability of animal production, the production of healthier animals and the production of the obtained products within the framework of food safety rules, with the cessation of mobility due to the measures taken under quarantine and social distance in the COVID-19 epidemic. Thus, in addition to reducing the human workforce during the epidemic process, the data collected with modern animal husbandry will prevent diseases, and facilitate the diagnosis and treatment processes in the event of a disease. With the use of information and communication technologies (ICT), which have an important place in this system, the data obtained through the modern livestock system can be easily processed, managed, and shared, thus reducing the possibility of disease transmission during the pandemic process.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2618-6578
    URL: Article
    DOI: 10.47115/bsagriculture.1194817
    Language: Unknown
    Publisher: Ondokuz Mayis University
    Publication Date: 2023
    detail.hit.zdb_id: 2942908-0
    Location Call Number Limitation Availability
    BibTip Others were also interested in ...
    Online Resource
  • 3
    Online Resource
    Online Resource
    Determination of Non-Digestible Parts in Dairy Cattle Feces Using U-NET and F-CRN Architectures
    MDPI AG ; 2023
    In:  Veterinary Sciences Vol. 10, No. 1 ( 2023-01-01), p. 32-
    Details
    In: Veterinary Sciences, MDPI AG, Vol. 10, No. 1 ( 2023-01-01), p. 32-
    Abstract: Deep learning algorithms can now be used to identify, locate, and count items in an image thanks to advancements in image processing technology. The successful application of image processing technology in different fields has attracted much attention in the field of agriculture in recent years. This research was done to ascertain the number of indigestible cereal grains in animal feces using an image processing method. In this study, a regression-based way of object counting was used to predict the number of cereal grains in the feces. For this purpose, we have developed two different neural network architectures based upon Fully Convolutional Regression Networks (FCRN) and U-Net. The images used in the study were obtained from three different dairy cows enterprises operating in Nigde Province. The dataset consists of the 277 distinct dropping images of dairy cows in the farm. According to findings of the study, both models yielded quite acceptable prediction accuracy with U-Net providing slightly better prediction with a MAE value of 16.69 in the best case, compared to 23.65 MAE value of FCRN with the same batch.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2306-7381
    URL: Article
    DOI: 10.3390/vetsci10010032
    Language: English
    Publisher: MDPI AG
    Publication Date: 2023
    detail.hit.zdb_id: 2768971-2
    Location Call Number Limitation Availability
    BibTip Others were also interested in ...
    Online Resource
  • 4
    Online Resource
    Online Resource
    Yumurta Verimi Üzerine Bazı Özelliklerin Etkisinin Regresyon Analiz Yöntemlerinden Bagging Mars ile Belirlenmesi ve R Uygulaması
    Turkish Science and Technology Publishing (TURSTEP) ; 2020
    In:  Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology Vol. 8, No. 8 ( 2020-08-30), p. 1705-1712
    Details
    In: Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology, Turkish Science and Technology Publishing (TURSTEP), Vol. 8, No. 8 ( 2020-08-30), p. 1705-1712
    Abstract: Çalışmada, BAGGING ile MARS birleştirilerek elde edilen hibrid bir yaklaşımın yumurta tavuklarından elde edilen bir veri setinde sıcaklık ve nemin yumurta verimi, kırık/çatlak yumurta, ölen hayvan sayısı ve yem tüketimi üzerine etkisinin olup olmadığı test edilmiştir. Çalışmada Adana ili Çukurova Bölgesinde bulunan özel bir hayvancılık işletmesinden 2018 yılına ait yumurta üretim işletmesinden elde edilen veriler kullanılmıştır. Araştırmada, ortalama 60 haftalık yaşta olan Lohman ırkı tavuklardan elde edilen veri seti kullanılmıştır. Oluşan MARS ve Bagging MARS algoritmasında regresyon problemlerinin daha güçlü bir çözümünü sunmak için R STUDIO programındaki earth (enhanced adaptive regression through hinges) ve caret (classification and regression training), mda (Mixture Discriminant Analysis) paketleri kullanılmıştır. Bagging MARS tekniğinin tahmin performansı, bootstrap örnek sayısı olan B değeri 3 alınarak uyum iyiliği kriterleri ile değerlendirilmiştir. Çalışmada, MARS ve bagging MARS analizi kullanarak sıcaklık ve nemin yumurta verimi, kırık/çatlak yumurta, ölen hayvan sayısı ve yem tüketimi üzerine etkisi araştırılmıştır. Yumurta verimi üzerine, akşam sıcaklığının(t3) etkisinin olduğu fakat sabah(t1) ve öğle(t2) sıcaklıklarının ise etkisinin olmadığı belirtilmiştir. Kırık/çatlak yumurta ve ölen hayvan hayvan sayısı 5 den az/ hafta olmasından dolayı, MARS ve Bagging MARS modellerinde bu değişkenlere tahmin denkleminde yer verilmemiştir. Yem tüketiminin ise, her iki modelde de pozitif bir katkısının olduğu görülmüştür.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2148-127X
    URL: Article
    DOI: 10.24925/turjaf.v8i8.1705-1712.3468
    Language: Unknown
    Publisher: Turkish Science and Technology Publishing (TURSTEP)
    Publication Date: 2020
    detail.hit.zdb_id: 2764733-X
    Location Call Number Limitation Availability
    BibTip Others were also interested in ...
    Online Resource
  • 5
    Online Resource
    Online Resource
    Tek Faktörlü Çalışmalarda Alt Grup Tasarımlı Kontrast Analizi ve Pamuk Verilerine Uygulanması
    KSU Journal of Agriculture and Nature ; 2017
    In:  Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Doğa Bilimleri Dergisi
    Details
    In: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Doğa Bilimleri Dergisi, KSU Journal of Agriculture and Nature
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 1309-1743
    URL: Article
    DOI: 10.18016/ksudobil.349183
    Language: Turkish
    Publisher: KSU Journal of Agriculture and Nature
    Publication Date: 2017
    detail.hit.zdb_id: 2767858-1
    Location Call Number Limitation Availability
    BibTip Others were also interested in ...
    Online Resource
  • 6
    Online Resource
    Online Resource
    R kullanarak Mars Veri Madenciliği Algoritması ile Yumurta Ağırlığı Tahmini
    KSU Journal of Agriculture and Nature ; 2021
    In:  Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi Vol. 24, No. 1 ( 2021-02-28), p. 242-251
    Details
    In: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, KSU Journal of Agriculture and Nature, Vol. 24, No. 1 ( 2021-02-28), p. 242-251
    Abstract: Kanatlı hayvanlarda, yumurta ağırlığını belirlemede yumurtanın iç ve dış kalite özellikleri oldukça önemlidir. Yumurtanın kalite özellikleri, gerek kuluçka üretimi ve gerekse yemeklik yumurta üretimi açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, Lohmann LSL Classic beyaz hibrit sürü yumurtaları kullanılarak yumurtanın ic dış kalite özellikleri ile yumurta ağırlığının tahminini MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) yöntemi ile modellemektir. Bu amacı gerçekleştirmek için Lohmann LSL Classic beyaz hibrit sürü (n = 60) yumurtaları kullanıldı. Haftalık yumurta verimleri 22. haftadan 62. haftaya kadar değerlendirilmiştir. Bağımlı ve sürekli değişken olarak belirlenen yumurta ağırlığını (EW) tahmin etmek için; şekil indeksi (SI), kabuk kırılma mukavemeti (SBS), kabuk ağırlığı (SW), kabuk kalınlığı (ST), yumurta sarısı çapı (YD), yumurta sarısı genişliği (YW), yumurta sarısı yüksekliği (YH), yumurta sarısı rengi (YC) albümin genişliği (AW), albümin uzunluğu (AL), albümin yüksekliği (AH) kullanılmıştır. Mükemmel uyum iyiliği elde etmek için, R programının “earth” paketinde, penalty = -1, derece = 2, nprune = 10 ve nk = 60 tanımları yapıldı. Araştırma sonucunda mars tahmin modeli, EW = 63.1-0.906 * max (0,75-SI) -0.321 * max (0, SI-75)-62.4*max(0,0.57-ST)-354*max(0,ST 0.57)+1.13*Groupa2*max (0,75-SI)+1.49* max(0.0.57-ST) * YD + 8.2 * max(0, ST-0.57)*YD-0.02*max(0 YD-38.5)*YC-0.0366* YH*max(0,13-YC) olarak belirlendi. Sonuç olarak, bazı kalite değişkenlerinin yumurta ağırlığının belirlenmesinde önemli olduğu bulunmuştur.Bağımlı değişken olarak belirlenen yumurtanın ağırlığını tahmin ederken a2, SI, YC, ST, YD, YH görülürken, diğer değişkenler bu denkleme dahil edilmemiştir. Tavukçulukta, MARS tahmin modeli, daha kolay formül ve daha yüksek doğruluk ile yumurta ağırlığını tahmin etmede klasik lineer olmayan modellere daha iyi bir alternatif olabilir.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2619-9149
    URL: Article
    DOI: 10.18016/ksutarimdoga.vi.716880
    Language: Unknown
    Publisher: KSU Journal of Agriculture and Nature
    Publication Date: 2021
    Location Call Number Limitation Availability
    BibTip Others were also interested in ...
    Online Resource
  • 7
    Online Resource
    Online Resource
    Multi-Trait Single-Step Genomic Prediction for Milk Yield and Milk Components for Polish Holstein Population
    MDPI AG ; 2023
    In:  Animals Vol. 13, No. 19 ( 2023-09-29), p. 3070-
    Details
    In: Animals, MDPI AG, Vol. 13, No. 19 ( 2023-09-29), p. 3070-
    Abstract: The objective of our study was to evaluate the predictive ability of a multi-trait genomic prediction model that accounts for interactions between marker effects to estimate heritability and genetic correlations of traits including 305-day milk yield, milk fat percentage, milk protein percentage, milk lactose percentage, and milk dry matter percentage in the Polish Holstein Friesian cow population. For this aim, 14,742 SNP genotype records for 586 Polish Holstein Friesian dairy cows from Poland were used. Single-Trait-ssGBLUP (ST) and Multi-Trait-ssGBLUP (MT) methods were used for estimation. We examined 305-day milk yield (MY, kg), milk fat percentage (MF, %), milk protein percentage (MP, %), milk lactose percentage (ML, %), and milk dry matter percentage (MDM, %). The results showed that the highest marker effect rank correlation was found between milk fat percentage and milk dry matter. The weakest marker effect rank correlation was found between ML and all other traits. Obtained accuracies of this study were between 0.770 and 0.882, and 0.773 and 0.876 for MT and ST, respectively, which were acceptable values. All estimated bias values were positive, which is proof of underestimation. The highest heritability value was obtained for MP (0.3029) and the lowest heritability value was calculated for ML (0.2171). Estimated heritability values were low for milk yield and milk composition as expected. The strongest genetic correlation was estimated between MDM and MF (0.4990) and the weakest genetic correlation was estimated between MY and ML (0.001). The genetic relations with milk yield were negative and can be ignored as they were not significant. In conclusion, multi-trait genomic prediction can be more beneficial than single-trait genomic prediction.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2076-2615
    URL: Article
    DOI: 10.3390/ani13193070
    Language: English
    Publisher: MDPI AG
    Publication Date: 2023
    detail.hit.zdb_id: 2606558-7
    SSG: 23
    Location Call Number Limitation Availability
    BibTip Others were also interested in ...
    Online Resource
  • 8
    Online Resource
    Online Resource
    Detection of correct pregnancy status in lactating dairy cattle using MARS data mining algorithm
    The Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK-ULAKBIM) - DIGITAL COMMONS JOURNALS ; 2022
    In:  Turkish Journal of Veterinary & Animal Sciences Vol. 46, No. 6 ( 2022-01-01), p. 809-819
    Details
    In: Turkish Journal of Veterinary & Animal Sciences, The Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK-ULAKBIM) - DIGITAL COMMONS JOURNALS, Vol. 46, No. 6 ( 2022-01-01), p. 809-819
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 1300-0128
    URL: Article
    DOI: 10.55730/1300-0128.4257
    Language: English
    Publisher: The Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK-ULAKBIM) - DIGITAL COMMONS JOURNALS
    Publication Date: 2022
    detail.hit.zdb_id: 2046478-2
    SSG: 22
    Location Call Number Limitation Availability
    BibTip Others were also interested in ...
    Online Resource
  • 9
    Online Resource
    Online Resource
    Using Contrasts in One-Way Analysis of Variance with Control Groups and an Application
    David Publishing Company ; 2017
    In:  Journal of Agricultural Science and Technology A Vol. 7, No. 7 ( 2017-07-28)
    Details
    In: Journal of Agricultural Science and Technology A, David Publishing Company, Vol. 7, No. 7 ( 2017-07-28)
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2161-6256 , 2161-6256
    URL: Issue
    URL: Journal
    URL: Article
    DOI: 10.17265/2161-6256/2017.07
    DOI: 10.17265/2161-6256
    DOI: 10.17265/2161-6256/2017.07.003
    Language: Unknown
    Publisher: David Publishing Company
    Publication Date: 2017
    detail.hit.zdb_id: 2687740-5
    Location Call Number Limitation Availability
    BibTip Others were also interested in ...
    Online Resource
  • 10
    Online Resource
    Online Resource
    Use of Mars Data Mining Algorithm Based on Training and Test Sets in Determining Carcass Weight of Cattle in Different Breeds
    Ankara University Faculty of Agriculture ; 2021
    In:  Tarım Bilimleri Dergisi
    Details
    In: Tarım Bilimleri Dergisi, Ankara University Faculty of Agriculture
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 1300-7580
    URL: Article
    DOI: 10.15832/ankutbd.818397
    Language: English
    Publisher: Ankara University Faculty of Agriculture
    Publication Date: 2021
    detail.hit.zdb_id: 2567761-5
    Location Call Number Limitation Availability
    BibTip Others were also interested in ...
    Online Resource
Close ⊗
This website uses cookies and the analysis tool Matomo. More information can be found here...