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Enregistrement W2056086510 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(03)73684-4

Identification of Factors That Cause Genotype by Environment Interaction Between Herds of Holstein Cattle in Seventeen Countries

2003· article· en· W2056086510 sur OpenAlexaboutno aff
N.R. Zwald, K.A. Weigel, W.F. Fikse, Romdhane Rekaya

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSireCullingIce calvingHerdLivestockLactationGeographyBiologyAnimal scienceYield (engineering)EcologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, the International Bull Evaluation Service calculates international dairy sire evaluations using the multiple-trait across country evaluation procedure. This method depends implicitly on political boundaries between countries, because the input data are national evaluations from each participating country. Therefore, different countries are treated as different production environments. The goal of this study was to identify factors that describe the production system on each farm. Such factors could be used to group herds across countries for borderless genetic evaluations. First lactation milk records of Holstein cows calving between January 1, 1990 and December 31, 1997 in Australia, Austria, Belgium, Canada, Czech Republic, Estonia, Finland, Germany, Hungary, Ireland, Israel, Italy, The Netherlands, New Zealand, South Africa, Switzerland, and the USA were used in this study. Thirteen genetic, management, and climatic variables were considered as potential indicators of production environments: peak milk yield, persistency, herd size, age at first calving, seasonality of calving, standard deviation of milk yield, culling rate, days to peak yield, fat to protein ratio, sire PTA milk, percentage of North American Holstein genes, maximum monthly temperature, and annual rainfall. Herds were grouped into quintiles based on herd averages for each of these variables. Genetic correlations for lactation milk yield between quintiles were significantly less than one for maximum monthly temperature, sire PTA milk, percent North American Holstein genes, herd size, and peak milk yield. The variables can be used to group herds into similar production environments, regardless of country borders, for the purpose of accounting for genotype by environment interaction in international dairy sire evaluation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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