Comparison of models for genetic evaluation of scrotal circumference in crossbred bulls.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the effect of including concomitant body weight and(or) a random dam effect in genetic evaluation models on variance component estimates and standard error of prediction for scrotal circumference (SC) at 6, 8, 10, and 12 mo. Variance components and average standard errors of prediction were compared under models differing in either the number of related traits (M11 [SC], M12 [SC and BW]) or an uncorrelated random dam effect (M21 [SC], M22 [SC and BW]) using records on 1,547 bull calves. In a single-trait model (M11), estimates of direct heritabilities (h2a) for SC were .45, .49, .57, and .66 at 6, 8, 10, and 12 mo, respectively. In a two-trait model (M12), h2a were similar to those in M11 model. In M21, h2a for SC were .37, .42, .54, and .65, whereas the proportions of phenotypic variance due to dams (d2) were .12, .11, .04, and .02 at 6, 8, 10, and 12 mo, respectively. Similarly, in M22, h2a for SC were .36, .44, .56, and .65 and d2 were .13, .10, .02, and .02. Standard errors of prediction for SC EBV from M22 were reduced by 2.86, 1.21, 3.02, and 1.99% relative to M21 and by 6.45, 2.70, 2.72, and 1.21% relative to M11 at 6, 8, 10, and 12 mo, respectively. Standard errors of prediction for SC EBV from M12 were reduced by .06, .73, 1.56, and .87% relative to M11 at 6, 8, 10, and 12 mo, respectively. The importance of the dam effect decreased with age for both SC and BW. These results demonstrate that a two-trait (SC and BW) animal model would result in more accurate evaluations of yearling SC EBV in beef cattle than a single-trait model.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».