Estimation of (Co)Variance Functions for Test-Day Yields During First and Second Lactations in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Co)variance components for milk, fat, and protein yields during first and second lactations were estimated from test-day data from 23,029 Holstein cows from 37 herds in Pennsylvania and Wisconsin using a multitrait test-day model.Canonical transformation was used with an expectation-maximization algorithm.To allow description of (co)variances within and across yield traits and parities, four lactation stages of 75 d were defined for each parity, and the test day nearest the center of each interval was used.Prior to analysis, data were adjusted for lactation curves within lactation stages using all records from all available cows.Data from cows with missing values were excluded to allow a canonical transformation to be used for estimation of (co)variance matrices.Data from 9110 cows were available for canonical analysis of lactations with test days in all lactation stages.(Co)variance functions were used to describe (co) variance structure within and across yield trait and parity.(Co)variance components of biological functions (305-d yield, persistency defined as difference between yields on d 280 and 60, and maturity rate defined as difference between second-and first-lactation yields) were developed from (co)variance functions.Heritabilities ranged from 0.09 to 0.22 for test-day yields, from 0.21 to 0.23 for 305-d yields, from 0.03 to 0.11 for persistencies, and from 0.05 to 0.07 for maturity rates.Phenotypic correlations between first-and second-lactation persistencies were low, but genetic correlations were high.Genetic correlations with maturity rate ranged from 0.11 to 0.61 for 305-d yields and persistencies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».