Comparison of models and impact of missing records on genetic evaluation of calving ease in a simulated beef cattle population
Notice bibliographique
Résumé
This study compared the application of a bivariate linear-linear (LL) and a linear-threshold (LT) sire-maternal grandsire model for genetic evaluation of calving ease (CE), using birth weight (BW) as a correlated trait, and assessed the impact of missing records on genetic evaluation of CE in a simulated multi-breed beef population that mimicked phenotypic and genetic parameters of beef cattle in Ontario. Models included fixed age-of-dam by sex-of-calf, management group, breed and heterosis effects, and random direct and maternal genetic, maternal permanent environment and residual effects. The LL model was applied to BW and CE Snell scores, and LT model was applied to BW and CE raw scores. CE evaluations were similar between the LL and LT models with no obvious advantage for either model. The two models performed similarly with respect to accuracy and rank correlation of predicted genetic effects and recovered true values of genetic parameters and fixed effects, except for CE maternal heterosis from LL model. The effect of missing records was assessed using the LT model. All dispersion and location parameters were generally well recovered, even when the total proportion of missing records of both traits was up to 41%. Levels of missing CE and BW records that exist in Ontario do not seem to adversely affect genetic evaluation of CE. Key words: Accuracy, Gibbs sampling, heterosis, Snell score
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».