Notice bibliographique
Résumé
Methods presented previously to combine GEBV of young bulls and MACE solutions of ancestors were reviewed. Variances required for GMACE could be assumed equal to the variances in regular MACE, or estimated from GMACE input data. Equations to estimate variance were partitioned to explain extreme estimates that have been observed. Variance estimation was subsequently improved and constraints were applied to avoid extreme variances in GMACE applications. Subtracting the average difference between national GEBV and MACE parent average forced a null average for Mendelian Sampling estimates and removed inconsistencies among population scales. This adjustment reduced or eliminated the majority of extreme genomic variance estimates. The small number of remaining extremes were for traits with unusually low reliabilities of national GEBV. Nearly all other estimates of genetic standard deviation (SD) were within the range 0.80-1.20 times the SD used for MACE. Estimates outside this range were truncated to the edges of the range. RMSE of local GEBV predictions, based on GMACE of data that included GEBV from only foreign countries, were reduced by these constraints on genomic variance estimates. The use of robust variance estimates also reduced the bias of top young bull predictions, especially for traits with the largest biases. Relative to the use of MACE variances, GMACE with robust genomic variances gave a slightly higher but similarly low maximum bias for SCS (20% versus 18%) and for all other traits the maximum bias was reduced, from 22% to 10% for protein yield, from 46% to 16% for stature, from 61% to 44% for longevity, and from 28% to 27% for fertility.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».