Dynamics of the number and productivity of Hereford breeding cattle in the Novosibirsk region

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The article presents an analysis of the state of the breeding stock of Hereford cattle in the Novosibirsk region in dynamics for 2021–2023. The Hereford breed is one of the most common breeds of beef cattle in Russia and in the world, and its productive qualities and the ability to adapt to different climatic conditions and pasture content allows it to be successfully used to produce high-quality and environmentally friendly meat. The results of zootechnical reports on bonification from breeding farms of the Novosibirsk region were analyzed, a comparison of indicators of productivity and use of herd animals, including own productivity, growth and development of young animals, reproductive qualities and longevity of cows of breeding herds, was carried out. It was found that despite the reduction in the number of breeding farms and breeding stock of Hereford cattle in the Novosibirsk region, is an improvement in both individual signs of productivity of cows and young animals, as well as in the overall class composition of the herd. Nevertheless, the available livestock seems to be insufficient in terms of meeting the needs of farms for breeding animals adapted to the climate conditions of Western Siberia and year-round outdoor maintenance. Currently, the animals produced at Sibirskaya Niva LLC most adequately meet the requirements of the market, but their number is extremely insufficient both for the formation of breeding herds of commodity farms in volumes corresponding to those necessary to fill the beef market, and for the formation of daughter breeding herds in the region.

Толық мәтін

Рұқсат жабық

Авторлар туралы

M. Barsukova

Novosibirsk State Agrarian University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: mariabar23@yandex.ru

PhD in Biological Sciences

Ресей, Novosibirsk

Әдебиет тізімі

  1. Barsukova M.A., Ivanova O.A., Afanas’eva I.A. i dr. Razvitie i produktivnost’ korov porody gereford po itogam bonitirovok // Innovacii i prodovol’stvennaya bezopasnost’, 2024. № 4 (42). S. 34–41. https://doi.org/10.31677/2311-0651-2023-42-4-34-41
  2. Barsukova M.A., Kuz’michev A.A. Vyrashchivanie molodnyaka myasnogo skota s ispol’zovaniem skreshchivaniya v usloviyah Severnogo Kazahstana // Teoriya i praktika sovremennoj agrarnoj nauki: Sbornik VII nacional’noj (vserossijskoj) nauch. konf. s Mezhdunar. uchastiem, Novosibirsk, 26 fevralya 2024 goda. Novosibirsk: IC NGAU “Zolotoj kolos”, 2024. S. 344–348.
  3. Bogdanova O.V., Kamaldinov E.V., Kulikova S.G. i dr. Nauchno-teoreticheskoe obosnovanie sistemy sovershenstvovaniya selekcionno-plemennoj raboty v molochnom skotovodstve Novosibirskoj oblasti // Vestnik NGAU. 2023. № 2 (67). S. 148–155. https://doi.org/10.31677/2072-6724-2023-67-2-148-155
  4. Gorlov I.F., Slozhenkina M.I., Anisimova E.Yu. i dr. Povyshenie produktivnogo potenciala porodnyh resursov krupnogo i melkogo rogatogo skota Yuga Rossii na osnove sovremennyh metodov selekcii // Vestnik rossijskoj sel’skohozyajstvennoj nauki. 2023. № 3. S. 76–82. https://doi.org/10.31857/2500-2082/2023/3/76-82
  5. Dzhulamanov K.M., Gerasimov N.P. Formirovanie myasnoj produktivnosti gerefordskih bychkov raznyh tipov teloslozheniya vo vzaimosvyazi s faktorami vneshnej sredy // Zhivotnovodstvo i kormoproizvodstvo. 2020. № 2. S. 57–67.
  6. Dunin I.M., Tyapugin S.E., Meshcherov R.K. i dr. Plemennye resursy myasnogo skotovodstva Rossijskoj Federacii: realii i perspektivy // Sovershenstvovanie regional’nyh porodnyh resursov myasnogo skota i povyshenie ih geneticheskogo potenciala v celyah narashchivaniya proizvodstva vysokokachestvennoj otechestvennoj govyadiny: Mat. Mezhd. nauch. konf., Elista, 14 dekabrya 2020 goda. Elista: Kalmyckij gosudarstvennyj universitet imeni B.B. Gorodovikova, 2020. S. 17–25.
  7. Ezhegodnik po plemennoj rabote v myasnom skotovodstve v hozyajstvah Rossijskoj Federacii (2022 god) / Lesnye Polyany: FGBNU “Vserossijskij nauchno-issledovatel’skij institut plemennogo dela”, 2023. 217 s.
  8. Zhuchaev K.V, Borisenko E.A., Barsukova M.A. Vliyanie processov adaptacii na geneticheskij gomeostaz produktivnoj populyacii // Vestnik NGAU. 2010. № 4 (16). S. 28–31.
  9. Narozhnyh K.N., Konovalova T.V., Petuhov V.L. i dr. Vliyanie porodnoj prinadlezhnosti na koncentraciyu cinka v myshechnoj tkani krupnogo rogatogo skota // Zootekhniya. 2024. № 3. S. 38–40. https://doi.org/10.25708/ZT.2024.95.77.011
  10. Narozhnyh K.N. Vliyanie ekologo-geograficheskogo faktora na soderzhanie tyazhelyh metallov v legkih gerefordskogo skota // Sibirskij vestnik sel’skohozyajstvennoj nauki. 2021. T. 51. № 5. S. 83–90. https://doi.org/10.26898/0370-8799-2021-5-10
  11. Petrov E.B., Vladimirov F.E., Bazaev S.O. Izuchenie pokazatelej realizacii geneticheskogo potenciala myasnogo skota dlya cifrovizacii ocenki plemennyh kachestv zhivotnyh // Vestnik rossijskoj sel’skohozyajstvennoj nauki. 2023. № 5. S. 93–97. https://doi.org/10.31857/2500-2082/2023/5/93-97
  12. Truhachev V.I., Yuldashbaev Yu.A., Svinarev I.Yu. i dr. Sovremennoe sostoyanie i perspektivy razvitiya zhivotnovodstva Rossii i stran SNG, M.: OOO “Megapolis”, 2022. 337 s.
  13. Haadem C.S., Holmøy I.H., Nødtvedt A., Martin A.D. Time of insemination in relation to pregnancy rates in beef cattle after oestrus detection with automated activity monitoring system // Acta Veterinaria Scandinavica. 2023. Vol. 65. 20. https://doi.org/10.1186/S13028-023-00685-Y
  14. McIntosh M.M., Spiegal Sh.A., McIntosh S.Z. et al. Matching beef cattle breeds to the environment for desired outcomes in a changing climate: A systematic review // Journal of Arid Environments. 2023. Vol. 211. 104905. https://doi.org/10.1016/J.JARIDENV.2022.104905
  15. Menchon P., Manning J.K., Swain D.L., Cosby A. Exploration of Extension Research to Promote Genetic Improvement in Cattle Production: Systematic Review// Animals. 2024. 14 (2). 231. https://doi.org/10.3390/ANI14020231
  16. Narozhnykh K.N., Kamaldinov E.V., Bogdanova O.V. et al. Prediction of Milk Productivity Based on Conformation Traits in // International Journal of Chemical and Biochemical Sciences. 2023. Vol. 24. No. 6. P. 521–529.
  17. Nirozhnykh K.N., Konovalov T.V., Sebezhko O.I. Copper concentrations in the lungs of hereford steer on farms in Western Siberia // Digital Technologies in Agriculture of the Russian Federation and the World Community, Stavopol, 27–30 сентября 2021 года. Vol. 2661. Stavopol: AIP PUBLISHING, 2022. P. 100002. https://doi.org/10.1063/5.0107631
  18. Tittonell P., Hara S., Álvarez V. et al. Ecosystem services and disservices associated with pastoral systems from Patagonia, Argentina – A review // Cahiers Agricultures, 2021. Vol. 30. № 43. https://doi.org/10.1051/CAGRI/2021029
  19. Zhang R., Pavan E., Farouk M.M., Realini C.E. Re-veal the beef industry: strategies to produce high-quality beef from young cattle in pastoral systems// Meat and Muscle Biology, 2024. 8 (1): 16989. P. 1–26. https://doi.org/10.22175/MMB.16989

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».