Challenges and opportunities for global dairy cattle breeding - A Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
Around 6,000 Holstein bulls are newly proven each year worldwide, and 80% of those newly proven bulls are sampled in 9 countries. The major semen exporters are from US, Canada and the Netherlands, but other countries have been increasing their share of the global market. In 2008, Canada has exported $71M of dairy semen. The advent of genomic selection will provide new opportunities and challenges in the global dairy semen market. The market will partly shift from proven sires to young genotyped bulls, provided one can confirm over the next few months that the genetic level and accuracy of evaluation of these young bulls are as high as expected. There is a global race to be among the first to offer this new ‘product’. However, it becomes a priority to be cautious and take all the steps necessary to offer on the market something that is consistent and reliable. Because of the large number of tested bulls, genomics will be first applied in the Holstein breed. The other dairy breeds, like Jersey, Ayrshire and Brown Swiss will run the risk to fall behind, if genomic selection is attempted only at the national level. Global cooperation among countries for those breed may be the best alternative to test and adopt this new technology. Another might be the use of SNP haplotypes to mark a large number of QTL, an approach that would require a smaller “training set” of bulls than genomic selection per se. Finally, genome wide selection may make it easier for multinational AI organizations to offer different groups of young bulls for different selection objectives corresponding to various local markets.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».