Genetic evaluation of retail product percentage in Simmental cattle
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to estimate genetic parameters required for genetic evaluation of retail product percentage (RPP) in Simmental cattle. Carcass weight (HCW), subcutaneous fat thickness (FAT), longissimus muscle area (REA) and kidney, pelvic, and heart fat (KPH) records were available to compute RPP on steers (n = 5171) and heifers (n = 1400) from the American Simmental Association database; animals were sired by 561 Simmental bulls and out of 5886 crossbred dams. Genetic parameters were estimated using residual maximal likelihood and a four trait animal model for the components of RPP including fixed harvest contemporary group effects, random animal genetic effects, and a linear covariate for age at harvest. Heritability estimates were 0.51 +/- 0.05, 0.36 +/- 0.05, 0.46 +/- 0.05, and 0.18 +/- 0.05 for HCW, FAT, REA and KPH respectively. Non-zero genetic correlations were estimated between HCW and REA (rg = 0.51 +/- 0.06) and between REA and FAT (rg = -0.43 +/- 0.08), but other genetic correlation estimates among the component traits were low. As a linear function of its components, heritability and genetic correlations involving RPP were estimated using index methods. The heritability estimate for RPP was 0.41, and genetic correlations were -0.17, -0.83, 0.67, and 0.01 with HCW, FAT, REA and KPH respectively. Therefore, RPP was strongly associated with muscle and fat deposition, but essentially independent of carcass weight and internal body cavity fat. Genetic evaluation of RPP would be straightforward using multiple trait index methods and genetic regression, although the inclusion of KPH would be of marginal value.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».