Genetic Parameters for Feet and Leg Traits Evaluated in Different Environments
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to test for genotype x environmental interaction (GXE) for feet and leg traits scored in different environments. Genetic correlations of seven feet and leg traits were estimated across different management systems: free versus tie stalls, slatted versus solid flooring, and intact versus trimmed hooves. Data were records from first-lactation Holstein cattle. Traits were claw uniformity, depth of heel, rear leg rear view, foot angle, bone quality, rear leg side view, and overall feet and legs. Different subsets of data were used for each comparison, resulting in 147,400; 53,550; and 145,160 records for housing, flooring, and hoof trimming management systems, respectively. Genetic parameters were estimated using REML and two-trait models in which for each animal a given trait was observed in one environment and missing in the other. Phenotypic scores were lower with tie stalls, slatted floors, and no trimming. Heritabilities tended to be greater in herds with tie stalls and slatted floors. Trimming had little effect on genetic parameters. The genetic correlations of feet and leg traits across pairs of management systems were > or = 0.85, except for rear legs, rear view. Therefore, effects of GXE were assumed to be of little importance and modification of genetic evaluation procedures on the basis of housing, flooring, and hoof conditions seems unnecessary.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».