Selection response for milk production in conventional production systems in Mexico, using genetic evaluations of Holstein sires from Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Polynomial regression models of the first, second, and third order were used to fit milk production deviations of daughters in Mexico on Canadian and US predicted transmitting ability values for 305-d mature-equivalent milk production (kg). For the pairs Canada-Mexico and Mexico-United States, 40 and 73 bulls with a minimum reliability of 0.75 were analyzed, respectively. Genetic correlations between pairs of countries were also estimated. The parameters were evaluated for all data, and for sires grouped according to the mean of the average phenotypic milk production (high and low) of their daughters' herd mates. Quadratic and cubic effects were not significant in any analysis. From linear regression models, slopes of Mexican daughter deviations on US and Canadian predicted transmitting abilities were 1.01 and 0.93, respectively. Slopes were greater but intercepts were smaller for the high versus low level of production of the sires' herd mates in Mexico. A greater difference between the genetic correlations was found for the high versus low environmental level than for the low level (0.79 vs. 0.70) for Mexico-US data compared with Canada-Mexico data (0.81 vs. 0.78). Genetic correlations between Mexico and the United States (0.74), and between Mexico and Canada (0.77), were smaller than the genetic correlation between the same Canadian and US sires (0.92), suggesting the presence of a moderate degree of genotype-environment interaction for milk production between Canada and the United States, and Mexico.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».