生涯のライブウェイトとライブウェイトの変化、および前回のボディコンディションスコア記録を用いたニワのボディコンディションスコアの予測

Predicting Ewe Body Condition Score Using Lifetime Liveweight and Liveweight Change, and Previous Body Condition Score Record.

• Jimmy Semakula
• Rene Anne Corner-Thomas
• Stephen Todd Morris
• Hugh Thomas Blair
• Paul Richard Kenyon

抄録

羊 (Ovis aries) のボディコンディションスコア (BCS) は、体調の主観的な測定値として広く使われています。体調スコアと体重は、子羊において統計的に、またしばしば直線的に関連していることが報告されている。したがって、子羊の生涯の生体重、生体重の変化、および過去の BCS の記録を用いて、現在の BCS を正確かつ間接的に予測できるのではないかという仮説が立てられました。2011 年から 2012 年の間にニュージーランドで生まれた子羊（n=11,798 頭）を、生後 8 ヵ月から約 67 ヵ月まで追跡調査した。個々の雌羊のデータは、年間サイクルの各段階（繁殖前、妊娠診断、子羊出産前、離乳前）での生体重と体調スコアを収集した。線形回帰モデルを用いて、雌羊の生涯の生体重の記録を用いて、雌羊の年齢と年間周期の各段階での BCS を予測しました（生体重のみのモデル）。さらに、線形モデルは、生涯の生体重の記録に加えて、過去の BCS と生体重の変化を用いて適合させた（複合モデル）。複合モデルを使用することで、R値は39.8%向上（p < 0.01）し（0.32 から 0.45）、平均予測誤差は10%から12%減少（0.29 から 0.26 の身体状態スコア）しました。しかし、複合モデルでもBCSの変動のかなりの部分は考慮されていなかった（39%から89%）。したがって、本研究で発見された手順は、BCS を 0.23～0.32 倍過大評価または過小評価する可能性があり、これは雌豚の状態を大幅に変化させ、誤った管理決定につながる可能性がある。しかし、BCS と家畜体重の関係に影響を与える主要な変数を考慮に入れれば、線形回帰を用いて雌豚の BCS を家畜体重から予測できる可能性があることが示唆されています。

The body condition score (BCS) in sheep (Ovis aries) is a widely used subjective measure of body condition. Body condition score and liveweight have been reported to be statistically and often linearly related in ewes. Therefore, it was hypothesized that current BCS could be accurately and indirectly predicted using a ewe's lifetime liveweight, liveweight change, and previous BCS record. Ewes born between 2011 and 2012 (n = 11,798) were followed from 8 months to approximately 67 months of age in New Zealand. Individual ewe data was collected on liveweight and body condition scores at each stage of the annual cycle (pre-breeding, pregnancy diagnosis, pre-lambing, and weaning). Linear regression models were fitted to predict BCS at a given ewe age and stage of the annual cycle using a ewe's lifetime liveweight records (liveweight alone models). Further, linear models were then fitted using previous BCS and changes in liveweight, in addition to the lifetime liveweight records (combined models). Using the combined models improved (p < 0.01) the R value by 39.8% (from 0.32 to 0.45) and lowered the average prediction error by 10% to 12% (from 0.29 to 0.26 body condition scores). However, a significant portion of the variability in BCS remained unaccounted for (39% to 89%) even in the combined models. The procedures found in this study, therefore, may overestimate or underestimate measures by 0.23 to 0.32 BCS, which could substantially change the status of the ewe, leading to incorrect management decisions. However, the findings do still suggest that there is potential for predicting ewe BCS from liveweight using linear regression if the key variables affecting the relationship between BCS and liveweight are accounted for.