Notice bibliographique
Résumé
Recently there has been considerable interest in modeling individual test-day records (TDR) for genetic evaluation of dairy cattle as a replacement for the traditional use of estimated accumulated 305-d yields. Some advantages of test-day models (TDM) include the ability to account for environmental effects of each test day, the ability to model the trajectory of the lactation for individual genotypes or groups of animals, and the possibility of genetic evaluations for persistency of production. Also, the use of test-day models avoids the necessity of extending short lactations on culled animals and animals with records in progress. The disadvantages of TDM include computational difficulties associated with analyzing much larger datasets and the need to estimate many more parameters than in a traditional 305-d lactation model. Several different models have been proposed to model the trajectory of the lactation, including so-called "biological functions," various polynomials and character process models. At present, there is not universal agreement on which models to use in routine prediction of breeding values and better methods to compare models are desirable. Obtaining accurate estimates of the dispersion parameters to use in TDM remains a challenge. Methods used include a two-step procedure in which the dispersion parameters are estimated in a series of multivariate models followed by a reduction in order of fit using covariance functions, and a one-step procedure in which the parameters of TDM are estimated using restricted maximum likelihood or Bayesian methods in a random regression model. Further research should focus on including multiple lactation data and accounting for heterogeneity variance.
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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) | 0,000 | 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 ».