Notice bibliographique
Résumé
Estimation of genomic variances for GMACE is similar to the estimation of genetic variances for MACE, and is based on REML equations that include a prediction error variance term. For GMACE, the prediction error variances must be approximated, and this approximation was improved in the present study to better reflect statistical covariance between the national GEBV of young bull and MACE EBV of parents. In previous estimation, some parental information was being excluded, allowing a simple approximation to work well, but the simple approximation did not work well after including all parental information. Use of any approximation can bias genomic variance estimates, and such bias would adversely affect conversions of genomic information from the evaluation scales of GEBV to non-GEBV countries. This bias was minimized by scaling, to eliminate across-country average difference between estimated variance from GMACE relative to MACE. This MACE-neutral scaling of genomic variance estimates does not affect bull comparisons among GEBV countries, because it does not alter relative genomic variances. However, it should improve comparisons between GEBV and non-GEBV countries. The new estimates of genomic variances were very similar to previous estimates from the same data. Some individual estimates changed, but the rankings of countries from high to low variance were nearly identical as before. As such, all GMACE bull rankings were nearly identical to previous rankings, with correlations higher than 0.997 for all 5 traits studied and all country scales. Standard deviations of GMACE predicted breeding values were also very similar, within 1% of the previous in almost all cases.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,009 |
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 ».