Зерттеуші

Zertteušì – Issledovatel’ – The Researcher                              ISSN 2307-0153 
№№5-12(109-116), мамыр-желтоқсан, май-декабрь, May-December, 
2015
__________________________________________________________
____ 
 
 
39 
сауалдардың жауаптарын және ӛзге коммерциялық құпия саналатын мәліметтерден 
басқа әуе компаниясы қызметі жӛнінде қызықтыратын ақпаратты ұсынады. 
Ӛз  қызметін  уақытында  баяндаумен  қатар,  «Эйр  Астана»  әуе  компаниясы 
ақпараттық серіктестіктің келесі түрлері туралы ұсыныстарды қарастырады: 
- Ұшақтар бортында ақпарат тарату; 
- Бірлескен жобаларды жүзеге асыру. 
«Эйр  Астана»  әуе  компаниясының  атағы  компания  үшін  ӛте  маңызды 
болғандықтан, «Эйр Астанада» ынтымақтастық критерийлері де бар. 
Ұшақтар бортында ақпарат тарату белгілері жақсы қадағаланады, оның ішінде: 
- жолаушылардың талғамдары; 
- басылымның форматы мен бағыты, оның таралымы; 
- аудиториясы; 
- мерзімділігі; 
- басылым рейтингісі; 
- коммерциялық ұсынысы қарастырылған. 
Компанияның бірлескен жобаларды жүзеге асыру белгілеріне келсек: жобаның 
ӛзектілігі мен қоғамдық маңыздылығына зор мән беріледі, жобаның компания бренді 
мен бизнес философиясына сәйкестігіне; жобаның таралымы/қамту мерзімділігі мен 
кӛлеміне, оның аудиториясына мән беріледі. 
Компанияға  күн  сайын  ынтымақтастық  жӛніндегі  кӛптеген  ұсыныстар  мен 
хаттар  келеді.  Мұнда  корпоративтік  басқару  кодексі;  Ішкі  бақылау  жүйесі  туралы 
eрежесі; Ішкі қаржылық бақылау саясаты; «Эйр Астана» АҚ Директорлар кеңесінің 
Стратегиялық  жоспарлау  жӛніндегі  комитеті  туралы  ережесі;  «Эйр  Астана»  АҚ 
Директорлар кеңесінің Корпоративтік әлеуметтік жауапкершілік жӛніндегі комитеті 
туралы  ережесі;  Іскерлік  этика  кодексі;  Корпоративтік  ақпарат  саясаты  туралы 
ережесі секілді пиар саласындағы құжаттары бар. 
Компанияның  қоғаммен  байланыс  бӛлімінде  жалпы  алты  адам,  оның  біреуі 
жұртшылықпен  байланыс  жӛніндегі  вице-президент,  екіншісі  жұртшылықпен 
байланыс  жӛніндегі  менеджер,  қалған  тӛртеуі  жұртшылықпен  байланыс  жӛніндегі 
үйлестірушілер.  Ӛзге  компаниялар  секілді  «Эйр  Астана»  әуекомпаниясы  да  білім 
беру,  денсаулық,  спорт,  мәдениет,  ӛнер  салаларына  демеушілік,  қайырымдылық 
кӛмектер кӛрсетеді. 
Жүргізілген  сауалнама  нәтижесінде  «Эйр  Астана»  ұлттық  әуекомпаниясы 
«ҚазМұнайГаз»  АҚ-нан  кейінгі  жұртшылыққа  беделі  жоғары  компания  ретінде 
танылды.  10  респонденттің  6-ы  «Эйр  Астананы»  қызмет  кӛрсету  сапасы  жоғары, 
ӛзіндік  фирмалық  стилі  қалыптасқан,  интернеттегі  веб-сайты  қолданушы  үшін  ӛте 
ыңғайлы, ылғи да түрлі акциялар ұйымдастырып отыратын бірден бір компания деп 
бағаланды. 
Компанияның  қоғаммен  байланыс  бӛлімшесі  ақпаратты  мемлекеттік  тілде, 
орыс  және  ағылшын  тілдерінде  таратады.  Ішкі  PR-ының  жоғарғы  деңгейде 
жүргізілетінін  компания  ұжымының  ұйымшылдығынан  әрі  ұжымдық  ӛткізілген 
шаралардан  кӛруге  болады.  Ал  сыртқы  PR-ына  келсек,  компания  атқарған  барлық 
демеушілік,  қайырымдылық  шаралардан  бастап,  ұйымдастырылған  пиар-
науқандарынан, қоғамдық пікірді ескеру жұмыстарынан кӛре аламыз. 
Қорыта келгенде, бұл мақалада отандық бизнес компаниялардың, оның ішінде 
«ҚазМұнайГаз»  АҚ,  «Қазақстан  Темір  Жолы»  АҚ,  «Эйр  Астана»  ұлттық  әуе 
компаниясының  қысқаша  құрылу  тарихтары  мен  атқаратын  қызмет  түрлері 
ұсынылып,  қоғаммен  байланыс  саласында  жүзеге  асырған  қайырымдылық, 

Zertteušì – Issledovatel’ – The Researcher                              ISSN 2307-0153 
№№5-12(109-116), мамыр-желтоқсан, май-декабрь, May-December, 
2015
__________________________________________________________
____ 
 
 
40 
демеушілік,  қамқоршылық  жұмыстарына  талдау  жасалды.  Олардың  пиар 
жобаларының атаулары, іске қосқан жаңа бағдарламалары туралы ақпарат берілді. 
Жалпы алғанда, үш компания да салауатты ӛмір  салтына, медицина саласына 
және 
ардагерлер 
мен 
балалар 
үйлеріне 
қолдау 
кӛрсетуді 
әлеуметтік 
жауапкершіліктерінің  бастапқы  тізіміне  енгізген.  Үш  компанияның  да  қоғаммен 
байланыс  бӛлімшелері  мен  ұжымішілік  газет-журналдары  бар.  Әлеуметтік  әрі 
экономикалық ӛмірде белсенді екендігі анықталды.  
 
Әдебиеттер 
1 Барежев В.А., Малькевич А.А. Организация и проведение Пиар-кампаний. – 
СПб.: Питер, 2010. 
2  Том  Уотсон,  Пол  Нобл.  Методы  оценки  деятельности  Пиар-подразделения 
компании.  Лучшее  практическое  руководство  по  планированию,  исследованиям  и 
оценке связей с общественностью. – Днепропетровск: Баланс Бизнес Букс, 2006. 
3  Касьянов  Ю.В.  PR-кампания  своими  силами.  Готовые  маркетинговые 
решения. – СПб.: Питер,  2009. 
4 
Шумович 
А.В. 
Великолепные 
мероприятия: 
Технологии 
и 
практикаeventmanagement/Александр Шумович. –М.: Манн, Иванов и Фербер, 2006. 
5  Алешина  И.В.  Паблик  рилейшенз  для  менеджеров.  Учебник.  –  М.:  ИКФ 
«ЭКМОС», 2002. 
6  Чумиков  А.Н.  Связи  с  общественностью:  Учебное  пособие  2-е  изд  испр.  и 
доп. – М.: Дело, 2001. 
7  Алексеева  Т.  «Вещь  в  себе»  внутри  российского  общества.  PR  в 
отечественном контексте // Советник. – № 3. – 2000. 
8  Мамонтов  А.  Практический  Пиар.  Как  стать  хорошим  Пиар-менеджером. 
Версия 3.0. – СПб.: Питер, 2011. 
9 «Ғылым және білім ғасыры» ғылыми журналы. – №1-3, қаңтар-наурыз, 2013. 
– Бас редактор Жақып М.Қ. 
10  Горкина  М.Б.  PR  на  100%.  Как  стать  хорошим  менеджером  по  PR  /  М.Б. 
Горкина, А.А. Мамонтов, И.Б. Манн. – 4-е изд. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. – 
236 с. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ЖАРАТЫЛЫСТАНУ ҒЫЛЫМДАРЫ – ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ 
 
ASHRAFM. WARD, 
Department of preventive medicine, 
Faculty of Faculty of Veterinary Medicine, University of Tripoli, Libia, 

Zertteušì – Issledovatel’ – The Researcher                              ISSN 2307-0153 
№№5-12(109-116), мамыр-желтоқсан, май-декабрь, May-December, 
2015
__________________________________________________________
____ 
 
 
41 
e-mail:
ashrafward@yahoo.com 
 
GENETIC AND ENVIRONMENTAL VARIATION IN REPRODUCTIVE 
AND LACTATIONAL PERFORMANCE OF HOLSTEIN CATTLE 
 
Abstract 
Effect of calving interval on 305 day milk yield for first three lactations was studied 
in  order  to  increase  efficiency  of  selection  schemes  and  to  more  efficiently  manage 
Holstein cows that have been raised on small farms in Libya. 
Results  obtained  by  processing  data  of  1476  cows,  managed  in  935  small  scale 
farms, pointed out that current calving interval significantly affects on milk production for 
first  three  lactations  (p<0.05).  Preceding  calving  interval  affected  305  day  milk  yield 
(p<0.05)  in  second  lactation  only.  Linear  regression  model  accounted  for  20-25%  of  the 
total variance of 305 day milk yield. Extension of calving interval over 420, 430, 450 days 
for  first,  second  and  third  lactations  respectively,  did  not  increase  milk  production  when 
converted to 305 day lactation. 
Stochastic  relations  between  calving  interval  and  calving  age  and  month  are 
moderated. Values of Pierson’s correlation coefficients ranged 0.38 to 0.69. Adjustment of 
milk production in order to reduce effect of calving interval on total phenotypic variance of 
milk yield is valid for first lactation only. Adjustment of 305 day milk yield for second and 
third lactations in order to reduce effects of factors «calving age and month» brings about, 
at the same time, elimination of calving interval effect. 
Key words:Milk yield, Holstien, Non genetic, Calving 
 
Intrudaction 
Length of calving interval is one of non genetic factors affecting milk yield in cattle. 
It is known that length of calving interval depends on length of days open, whose variance 
is  conditioned  by  different  environmental  factors  such  as:feeding,production  system,  AI 
technician’s skills, managementskills of farmer etc. To make possible an efficient selection 
of  cows,  the  literature  recommends  that  along  side  different  adjustments,  305  day  milk 
yield  should  be  adjusted  to  reduce  effect  of  calving  interval  on  its  total 
variance(2 , 3 , 7 . 1 6 , 1 9 . 2 2 . 2 4 . 2 8 . 3 0 ) .  
Study  of  calving  interval  effect  on  total  variance  of  current  lactation  or  next  one  is 
necessary  to  decide  of  how,  the  adjustment  of  milk  yield  to  reduce  effects  of  this  non 
genetic  factor  has  to  be  made.  This  study  is  especially  necessary  to  the  case  of  cows’ 
selection, which are managed in small farms (on the average 2-3 heads) under conditions 
of low input production system. 
In  this  case,  the  variation  of  milk  production  from  normal  physiological  course 
occurs very often. Non typical lactation curves are highly present. As a consequence, effect 
of  calving  interval  on  305  day  milk  yield  is  not  similar  or  comparable  to  those  given  in 
literature.  Study  and  estimation  of  these  effects  is  necessary  in  order  to  identify  and 
analyze  causes  of  calving  interval  variation  and  their  relations  with  305  day  milk  yield 
under conditions of small scale family farm characterized by low input production system. 
In  this  way,  effect  of  different  non  genetic  factors  on  these  variations  can  be  assessed, 
making  possible  the  setting  up  and  applying  efficient  and  adequate  selection  schemes 
under conditions of small farms. 
Material and method 

Zertteušì – Issledovatel’ – The Researcher                              ISSN 2307-0153 
№№5-12(109-116), мамыр-желтоқсан, май-декабрь, May-December, 
2015
__________________________________________________________
____ 
 
 
42 
Data for 305-day milk  yield of 1476 cows that have been managed on small family 
farms  were  analyzed.  Structure  of  data  regarding  the  number  of  lactations  and  length  of 
calving interval for current and next lactations are given in table 1. 
 
Table 1. – NUMBER OF LACTATIONS ACCORDING TO LENGTH OF CALVING 
INTERVAL 
Length of 
calving 
interval 
Current calving interval 
(CCI) 
Preceding calving 
interval (PCI) 
Lact. I 
Lact. II 
Lact. 
III 
 Lact. II 
 Lact. III 
< 290 
21 
18 
11 
18 
11 
291-310 
82 
24 
18 
21 
16 
311-330 
86 
32 
24 
28 
24 
331-350 
110 
67 
54 
67 
34 
351-370 
136 
124 
92 
94 
63 
371-390 
107 
131 
88 
109 
76 
391-410 
112 
70 
91 
65 
41 
411-430 
55 
11 
6 
11 
6 
431-450 
63 
33 
12 
33 
12 
451-470 
54 
26 
7 
26 
7 
471-490 
82 
59 
19 
32 
13 
> 490 
27 
12 
10 
12 
10 
 
Data for first complete three lactations previously converted  to 305 day milk  yields 
were used to study effect of calving interval on total variance of milk  yield for first three 
lactations. Data of 305 day milk yield for each of lactations were analyzed according to a 
GLM procedure as follows: 
Yijklm = µ + ai + bj + hk + Il + eijklm(1), where: 
Yijklm – 305 day milk yield 
µ – means of population 
ai – effect of calving age 
bj – effect of calving month 
hk – effect of herd 
Il – effect of length of calving interval 
eijklm – ijklmth residual random effect (0, σ2e) 
Factor  «herd»  means  the  interactions  between  factors  related  to  production  system 
which  is  applied  in  farm,  such  as:  level  of  inputs,  effect  of  farmer.  Annual  average  milk 
yield  achieved  in  farm,  is  used  as  quantitative  indicator  to  characterize  factor  «herd». 
Small farms are grouped into 4 classes according to annual milk yield (table 2). 
 
Table 2. – NUMBER OF FARMS ACCORDING TO LEVEL OF ANNUAL MILK 
YIELD 
< 2300 kg 
2301-2600 kg 
2601-2900 kg 
> 2900 kg 
124 
378 
284 
149 
 
To  estimate  effects  of  non  genetic  factors  –  calvingage,  calving  month,  herd  and 
number of lactation on calving interval, following linear model was used: 
Yijklm = µ + ai + bj + hk + Ll + eijklm (2), where: 

Zertteušì – Issledovatel’ – The Researcher                              ISSN 2307-0153 
№№5-12(109-116), мамыр-желтоқсан, май-декабрь, May-December, 
2015
__________________________________________________________
____ 
 
 
43 
Yijklm – length of calving interval 
µ – mean of population 
ai – effect of ith calving age in months (10 classes: < 23, 24-26, 33-35, 36-38, 39-41, 
44-46, 47-49, 50-52, 53-55, > 56) 
bj  –  effect  of  jth  calving  month  (4  classes:  January-March,  April-June,  July-
September, October-December) 
hk – random effect of kth herd 
Ll – effect of lth parity 
eijklm – ijklmth residual random effect N (0, σ2e) 
Results and discussion 
Analyze of variance carried out according to requests of linear regression model (1) 
gave results shown in table 3 and table 4. 
 
Table 3. – ANALYZE OF VARIANCE OF CALVING INTERVAL (F) 
Source of 
variance 
Current calving interval 
Preceding calving 
interval 
Lact. I 
Lact. II 
Lact. 
III 
Lact. II 
Lact. III 
Calving age 
2.09
*
 
1.78
*
 
0.72 
1.08 
0.92 
Calving month 
3.56
**
 
2.15
**
 
2.01
*
 
2.97
*
 
2.68
*
 
Herd 
4.73
***
 
3.04
**
 
2.95
**
 
4.04
**
 
3.15
**
 
Calving interval 
 2.01
*
 
1.96
*
 
1.76
*
 
1.82
*
 
1.09 
* (P<0.05);**(P<0.01);***(P<0.001)
 
 
Current  calving  interval  is  a  factor  that  shows  significant  effect  (p<0.05)  on 
variations of milk yield for first three lactations. Preceding calving interval affects on milk 
production  (p<0.05)  in  second  lactation  only.  Part  of  total  phenotypic  variance  of  milk 
production  explained  by  linear  model  is  given  in  table  4.  On  the  average,  linear  models 
explain  20  to  25%  of  total  variance.  These  results  are  comparable  to  those  given  by 
( 3 . 1 7 , 1 9 , 2 3 , 2 5 , 2 8 . 2 9 ) .  
 
Table 4. – VALUE OF CORRELATION COEFFICIENT (R2) 
 
 
Current calving interval 
Preceding calving 
Interval  
Lact. I 
Lact. II 
Lact. III 
Lact. II 
Lact. III 
R
2
 
25.3 
22.6 
19.8 
21.7 
22.3 
 
Thelengthening of calving interval up to 420 days is associated with increase of 305 
day  milk  yield  for  first  lactation.  For  second  lactation,  increase  of  milk  yield  goes  on  as 
long as calving interval reaches 430 days and for third lactation up to 450 days. After these 
values, the further lengthening of calving interval  is  associated with  the  decrease of milk 
production  converted  305  day  milk  yield  of  lactation.  This  situation  is  different  from 
results published by other authors (4 , 8 , 1 6 . 1 8 . 2 2 ). 
It is due to two factors: 
(i)cows have been managed under conditions of low input production system, which 
has influenced in lengthening days open; 
(ii)intentional actions of  farmer, who does not  inseminate cow, lengthening  calving 
interval  in  order  that  lactation  reaches  season  where  vegetation  of  the  cultivated  forages 
and spontaneous plants is very high. 
Effect  of  the  preceding  calving  interval  is  significantly  proved  for  second  lactation 
(P<0.05),  although  this  effect  is  low.  It  only  explains  2.67%  of  305  day  milk  yield  for 

Zertteušì – Issledovatel’ – The Researcher                              ISSN 2307-0153 
№№5-12(109-116), мамыр-желтоқсан, май-декабрь, May-December, 
2015
__________________________________________________________
____ 
 
 
44 
second  lactation.  Meanwhile,  milk  production  of  third  lactation  is  not  influenced  by  the 
length of preceding calving interval. This situation, which is avoided by them described by 
literature (2 , 9 , 1 5 , 1 9 , 2 3 , 2 8 )   could  be a consequence of small number of data that  are 
analyzed. Results of analyze of variance carried out according to requests of model (2) are 
shown in table 5. 
 
Table 5. – ANALYZE OF VARIANCE (MODEL 2) 
Source of variance 
m.s.* 
F 
Calving age 
12.103 
 2.07
*
 
Calving month  
17.658 
 3.02
*
 
Herd  
27.779 
 4.751
***
 
parity 
5.689 
0.973 
* value must be multiplied by 10
4
; * (P<0,05) *** (P<0,001) 
 
The  calving  interval  length  is  not  conditioned  by  parity.  Its  value  is  influenced  by 
calving  age  and  season  of  calving  (P<0.05),  meanwhile,  factor  «herd»  highly  affects  on 
this variance (P<0.001). 
This situation shows that role of farmer in the succession of reproductive processes is 
very  important.  To  decide  whether  milk  yield  adjustment  in  order  to  reduce  effect  of 
calving  interval  has  to  be  done  or  not,  it  is  advisable  that  its  stochastic  correlation  with 
factors  «age  of  calving»  and  «month  of  calving»  should  be  taken  into  consideration. 
Estimation of Pierson’s correlation coefficients for first three lactations gave results shown 
in table 6. 
Table 6. – ESTIMATION OF PIERSON’S CORRELATION COEFFICIENTS 
 
 
Calving interval 
Lactation I 
Lactation II 
Lactation III 
Age of calving 
0.44
*
 
0.41
*
 
0.38
*
 
Month of calving 
0.62
*
 
0.49
*
 
0.51
*
 
* (P<0.05) 
Correlations  between  calving  interval  and  calving  age  and  month  of  calving  are 
significantly proved (P<0.05) for three lactations. Under these conditions, it is logical to be 
studied  what  happen  to  effect  of  factor  «calving  interval»  after  adjusting  305  day  milk 
yield for factors «calving age» and «month of calving». 
Analyze of variance was carried out according to linear model (1) using the adjusted 
and unadjusted data (table 7). 
Table 7. – ANALYZEOF VARIANCE – (MODEL 1) 
Source of 
variance 
Lact. I 
Lact. II 
Lact. III 
F 
F 
F 
Adjust
ed 
Unadjus
ted 
Adjust
ed 
Unadjus
ted 
Adjust
ed 
Unadjus
ted 
Calving age 
0.85 
2.09
*
 
0.78 
1.78
*
 
0.64 
0.72 
Calving 
month 
1.01 
3.56
**
 
0.99 
2.15
**
 
0.88 
2.01
*
 
Herd 
3.86
**
 
 
4.731
***
 
2.76
*
 
3.04
**
 
2.39
*
 
2.95
**
 
Calving 
interval 
1.98
*
 
 2.01
*
 
1.13 
1.96
*
 
0.95 
1.76
*
 
* (P<0.05); ** (P<0.01); *** (P<0.001) 

Zertteušì – Issledovatel’ – The Researcher                              ISSN 2307-0153 
№№5-12(109-116), мамыр-желтоқсан, май-декабрь, May-December, 
2015
__________________________________________________________
____ 
 
 
45 
As seen, after adjusting 305 day milk yield to reduce effects of factors  «calving age 
and  month»,  effect  of  factor  «current  calving  interval»  continues  to  remain  significantly 
proved (P<0.05) for first lactation only. As a consequence, adjustment 305 day milk yield 
in  order  to  reduce  effect  of  this  interval  on  total  variance  of  milk  yield  after  previously 
adjusting to reduce effect of factors «age of calving and month of calving» should be done 
for first lactation, only. 
Methodology  described  by  (3,6.18.22)  was  used  to  estimate  adjusting  factors.  In 
accordance with this methodology, a regression function, as a third order polynom (3), was 
estimated  using  data  of  «least  square»  means  for  305  day  milk  yield  of  first  lactation, 
corresponding to factor «current calving interval» (table 8) assessed by linear model (1). 
 
Table 8. – LEAST SQUARES MEANS FOR 305 DAY MILK YIELD OF FIRST 
LACTATION ESTIMATED BY LINEAR MODEL (1) 
Calving 
interval 
(days) 
 
Rank 
(x
i
) 
 
µ+I
I 
±s 
Calving 
interval 
(days) 
 
Rank 
(x
i
) 
 
µ+I
I 
±s 
<290 
1 
2505±32 
391-410 
7 
2865±30 
291-310 
2 
2522±31 
411-430 
8 
2910±34 
311-330 
3 
2540±26 
431-450 
9 
2855±28 
331-350 
4 
2570±24 
451-470 
10 
2740±31 
351-370 
5 
2695±29 
471-490 
11 
2705±26 
371-390 
6 
2783±32 
>490 
12 
2595±32 
yi = 2453,63 +23,408xi + 15,603xi2 – 1,532xi3(3), where: 
yi – averageof 305 days milk yield corresponding of i-th calving interval; 
xi – rangof calving interval (xi=1, 12). 
 
Using  regression  function  (3),  value  of  305  day  milk  yield  of  first  lactation, 
corresponding  to  each  value  of  rang  of  calving  interval,  was  computed.  Computing  of 
adjusting factors was made, using as the referent coefficient, equal to 1, the referring rank 
(5) of current calving interval (351-370 days): 
ki = y5/yi (i=1,12). 
 
Table 9. – MULTIPLICATIVE ADJUSTING COEFFICIENTS (ki) CORRESPONDING 
TO LENGTH OF CURRENT INTERVAL BETWEEN FIRST AND SECOND 
CALVING 
Calving interval 
(days) 
Coefficient 
 
Calving interval 
(days) 
Coefficient 
 
<290 
1.1286 
391-410 
0.9877 
291-310 
1.1144 
411-430 
0.9826 
311-330 
1.0945 
431-450 
0.9792 
331-350 
1.0486 
451-470 
1.0060 
351-370 
1 
471-490 
1.0886 
371-390 
0.9968 
>490 
1.0971 
 
Conclusion 
Calving interval is non genetic factor that affects 305-day milk yield. Current calving 
interval shows significant influence (p<0.05 or p<0.01) on variance of milk production for 

Zertteušì – Issledovatel’ – The Researcher                              ISSN 2307-0153 
№№5-12(109-116), мамыр-желтоқсан, май-декабрь, May-December, 
2015
__________________________________________________________
____ 
 
 
46 
first  three  lactations,  meanwhile,  preceding  calving  interval  affects  (p<0.05)  milk 
production in first lactation, only. 
Effect of this factor is markedly shown to cows that calve from July to October, as a 
consequence of farmer’s intervention to lengthen days open in order that lactation extends 
during all the period of maximum vegetation of forage and spontaneous plants. 
Relations  between  calving  interval  and  milk  production  are  developed  according  to 
rules  that  are  in  general,  avoided  by  them  given  in  literature.  It  is  a  consequence  of 
production system effect that is applied in small family farm in Libya. 
Multiplicative  correction  should  be  applied  to  reduce  effect  of  calving  interval  on 
total  phenotypic  variance  of  305  day  milk  yield  in  first  lactation.  Multiplicative 
coefficients are recommended to be used for this purpose. 
Effect  of  calving  interval  on  305  day  milk  yield  for  second  and  third  lactations  is 
significantly  eliminated  if  305  days  milk  yield  is  adjusted  for  effects  of  factors  «calving 
age» and «month of calving». 
 

жүктеу/скачать 5,03 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: