Farmer-observed health data around calving—Genetic parameters and association with veterinarian diagnoses in Austrian Fleckvieh cows
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to investigate if farmer-observed health data around calving can be used together with veterinarian diagnoses for genetic evaluations. Four diseases are recorded by farmers: retained placenta, downer cow syndrome, mastitis, and lameness. Mean disease frequencies were 4.7, 3.8, and 1.8% for retained placenta, downer cow syndrome, and mastitis, respectively. Lameness had a very low frequency (0.7%) and a preliminary analysis revealed a heritability close to zero for this trait. Therefore, lameness was not considered in the analysis. For genetic analyses, univariate and bivariate linear animal models were fitted. Heritabilities for retained placenta, downer cow syndrome, and mastitis were 0.01, 0.03, and 0.003, respectively. Genetic correlations among the investigated disease traits were low to moderate and not significantly different from zero. Pearson correlations between estimated breeding values for disease traits and other routinely evaluated traits were computed, which revealed mostly favorable relationships to fertility, maternal calving ease, muscling, and longevity. In addition, a moderate favorable association was found between mastitis and somatic cell score. Heritability estimates of farmer-observed health traits were comparable to estimates based on veterinarian diagnoses. Genetic correlations between the investigated diseases based on farmer observations and veterinarian diagnoses were almost 1, with estimates ranging from 0.98 to 0.99. These results suggest that farmer recorded health data could be used together with veterinarian diagnoses for genetic evaluations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».