Genetic correlations among indicator traits for carcass composition measured in yearling beef bulls and finished feedlot steers
Notice bibliographique
Résumé
Genetic correlations were examined among 10 live growth and ultrasound traits measured in yearling beef bulls (n = 2172) and four carcass traits measured in crossbred finished feedlot steers (n = 1031). Heritabilities ranged from 0.13 (bull ultrasound longissimus muscle width) to 0.83 (yearling bull hip height). Genetic correlations indicated that selecting yearling bulls for increased growth rate and hip height would lead to higher carcass weight, increased longissimus muscle area and reduced levels of carcass marbling in steers. Bull ultrasound fat depth was positively associated with both carcass fat depth and marbling score. Most ultrasound longissimus muscle size measurements in bulls were positively associated with each other and with carcass longissimus muscle area in steers, but the magnitude of the genetic correlation with carcass measurements depended on the bull longissimus muscle size trait in question. This suggests that longissimus muscle shape in bulls may be related to carcass weight, fat and muscle traits in steers. Results confirm that while ultrasound is a valuable tool for the genetic improvement of carcass traits in beef cattle, genetic correlations between live bull ultrasound and steer carcass traits less then unity suggest that selection would benefit from multiple trait evaluations in situations where reliable carcass data are available. Key words: Ultrasound, beef carcass, heritability, genetic correlation
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».