Economic values of traits for dairy cattle improvement estimated using field-recorded data
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to compute economic values of traits using an empirical approach. The data set consisted of 193 257 lifetime records of Holstein and Ayrshire cows. Different profitability measurements were used as the dependent variables in covariance models to compute different sets of economic values. A kilogram genetic increase in fat production had economic values between $25 and $31 in Holstein herds and between $34 and $36 in Ayrshire herds using lifetime profit as the dependent variable. A unit genetic increase in conformation had the highest positive impact on profit ($176 in Holstein herds and $300 in Ayrshire herds) while a similar increase in capacity had a negative impact on profit (between $–30 and $–102 in Holstein herds and $–92 in Ayrshire herds). Using lifetime profit adjusted for the opportunity cost of postponed replacement reduced the influence of type traits on profit. Finally, profits of first lactations were used to study the consequences of changes in pricing systems that occurred in Quebec in August 1992. A kilogram genetic increase in protein production had negative economic values in the 1980s ($–3.70$ in Holstein herds and $–8.33 in Ayrshire herds) and positive economic values after August 1992 ($7.50 in Holstein herds and $12.83 in Ayrshire herds). Key words: Dairy cattle, economic value, field-recorded data, profitability, estimated breeding value
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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 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».