Pregnancy scanning can be used as a source of data for genetic evaluation of reproductive traits of ewes
Notice bibliographique
Résumé
Reproductive traits generated from mothering up lambs to ewes (n = 59 603 records) were compared with data resulting from pregnancy scanning (n = 46 663 records), to examine the consistency between the two data sources for deriving specific reproductive traits and to estimate genetic parameters. The reproductive traits considered were fertility (FERT: 0/1) of ewes joined, total litter size (LSIZE: lambs born), the number of lambs surviving at weaning (LSIZEW: lambs weaned) and the percentage of lambs surviving (LSURV = LSIZEW/LSIZE) for ewes that lambed, along with the composite traits number of lambs born (NLB) and number weaned (NLW) for ewes joined. Corresponding trait values were derived from pregnancy scan data (FERT_S, LSIZE_S and NLB_S) for comparison, and were classified as inconsistent if the trait values did not match from scanning and lambing records. Data were obtained from four flocks, representing different time frames, locations, management and breeds or bloodlines. Each flock recorded scan data separately from lambing outcomes. Genetic parameters were estimated separately within each flock. Average levels of inconsistency between scan- and lambing-data values varied between 4.6% and 14.8% across flocks, tending to be highest (9.1–18.5%) for litter size of ewes scanned with multiple fetuses, and lowest (0.29–7.3%) for assignment of fertility. Inconsistencies did not have a significant impact on estimates of trait heritabilities, suggesting recording errors were independent of genetic merit. In three flocks, the genetic correlations (ra) between comparable traits derived from the different data sources were not different from unity (ra = 0.99) even when phenotypic correlations (rp) were lower (rp = 0.84). In the flock with the highest inconsistency rate between data sources, the range in ra varied between 0.60 (fertility) and 1.0 (litter size). Therefore, pregnancy scan data can be directly substituted for reproductive traits traditionally based on lambing data, but attention should be paid to ensuring accuracy of the data sources used. Scan data also provide no information on lamb-survival outcomes after birth, so does not constitute complete data on reproductive outcomes. Genetic evaluation systems might also benefit from fine tuning for scale-induced effects (due to litter size) on parameters to improve the accuracy of across flock prediction of breeding values for reproductive 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».