Optimum use of MACE information to predict composite type traits
Notice bibliographique
Résumé
Since August 1999, Interbull evaluations for conformation traits have been available for the Holstein breed and for other breeds in subsequent years. The current routine includes 16 linear traits and three composite traits (overall conformation, overall udder and overall feet & legs). Not all countries score the 16 ‘Interbull’ linear traits and some countries score a higher number of type traits in their classification program. For example, the Canadian classification system scores 22 linear traits and five major scorecard traits (conformation, mammary system, feet and legs, rump and dairy strength), plus a series of defective characteristics. Countries differ also in the way they collect overall conformation. Some countries calculate overall conformation from the EBV of the linear traits, while others score overall conformation and estimate breeding values directly. As a consequence, countries also differ on how they publish MACE EBV for foreign bulls for overall conformation. Most countries predict the MACE EBV for conformation using the MACE EBV for the available linear traits, while others publish directly the EBV for overall conformation originating from MACE. Some European countries have challenged the latter practice, saying that their bulls were penalized (on those foreign scales where the MACE EBV was published directly) by this system. However, each country is responsible for the publication procedure of foreign bulls in their own scale. Thus, in the last few years some Interbull member countries have started to compute a second overall conformation with the objective of maximizing the genetic correlation with the United States. Since 2004, Canada has used a blending approach for MACE composite traits, which optimizes the use of all information from Interbull evaluations (Miglior et al., 2004). The objective of this study was to illustrate the method when applied on country scales other than Canada and to compare it, in terms of average reliability, with using the MACE EBV or a Predicted EBV computed from linear traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».