Multiple trait selection for maternal productivity in beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
Summary The aim of this study was to develop a multiple trait genetic evaluation and selection tool for maternal productivity in beef cattle, particularly in the Hereford breed. Component traits of the maternal productivity index (MPI) were chosen on the basis of their potential to contribute to consistently weaning heavy calves over a sustained herd life, while controlling cow maintenance costs. (Co)variance components were estimated with a multiple trait model including direct and maternal birth weight, direct and maternal weaning weight, weight of the cow at the time her calf is weaned and survival, defined as the ability of a female to produce at least three calves given she became a dam. Although direct and maternal birth weight were included in the (co)variance parameters model, these traits were not included in the index. Estimates of heritability were 0.19, 0.18, 0.50 and 0.07 for direct and maternal weaning weight, cow weight, and survival, respectively. The correlation between direct and maternal components of weaning weight was −0.42. The genetic correlation estimated between direct weaning weight and cow weight was 0.85, while a low genetic correlation of −0.17 was estimated between maternal weaning weight and cow weight. Survival had a near zero (−0.01) genetic correlation with maternal weaning weight, but negative genetic correlations with direct weaning weight (−0.52) and cow weight (−0.48). The MPI was constructed as a linear function of derived economic weights multiplied by estimated breeding values for the four component traits from the model. Estimated economic values were $3.00, $2.70, $−0.49 and $2.39 for direct and maternal weaning weight, cow weight, and survival (expressed as a percentage), respectively. Relative economic weights were 0.30, 0.26, 0.17 and 0.27 for direct and maternal weaning weight, cow weight, and survival, respectively. A simulation study indicated that positive genetic trend would be expected in all component traits although increases in cow weight would be moderate.
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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 | 0,000 | 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 ».