Model comparison and estimation of genetic parameters for body weight in commercial broilers
Notice bibliographique
Résumé
Maniatis, G., Demiris, N., Kranis, A., Banos, G. and Kominakis, A. 2013. Model comparison and estimation of genetic parameters for body weight in commercial broilers. Can. J. Anim. Sci. 93: 67–77. The availability of powerful computing and advances in algorithmic efficiency allow for the consideration of increasingly complex models. Consequently, the development and application of appropriate statistical procedures for model evaluation is becoming increasingly important. This paper is concerned with the application of an alternative model determination criterion (conditional Akaike Information Criterion, cAIC) in a large dataset comprising 203 323 body weights of broilers, pertaining to 7 (BW 7 ) and 35 (BW 35 ) days of age. Seven univariate and seven bivariate models were applied. Direct genetic, maternal genetic and maternal environmental (c 2 ) effects were estimated via REML. The model evaluation criteria included conditional Akaike Information Criterion (cAIC), Bayesian Information Criterion (BIC) and the standard Akaike Information Criterion (henceforth marginal; mAIC). According to cAIC the best-fitting model included direct genetic, maternal genetic and c 2 effects. Maternal heritabilities were low (0.10 and 0.03) compared to the direct heritabilities (0.17 and 0.21), while c 2 was 0.05 and 0.04 for BW 7 and BW 35 , respectively. BIC and mAIC favoured a model that additionally included a direct-maternal genetic covariance, resulting in highly negative direct-maternal genetic correlations (−0.47 and −0.64 for BW 7 and BW 35 , respectively) and higher direct heritabilities (0.25 and 0.28 for BW 7 and BW 35 , respectively). Results suggest that cAIC can select different animal models than mAIC and BIC with different biological properties.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».