Consistency of Maturity Rate for Milk Yield Across Countries and Generations
Notice bibliographique
Résumé
Differences among bulls in maturity rate of their daughters for milk yield were investigated. Milk records for US Holsteins with first-parity calving dates between 1960 and 1998 were used to calculate 3 evaluations for bulls based on daughter records from parity 1, parities 1 and 2, and parities 1, 2, and 3. The 3 evaluations were used to estimate parity-specific evaluations for parities 2 and 3. Maturity rate of Holstein bull daughters in Canada and The Netherlands was compared with that for daughters of the same bulls in the United States by using official November 2004 Canadian and August 2005 Dutch parity-specific evaluations. For bulls with > or = 500 first-parity daughters, correlations among parity-specific evaluations within country and birth year of bull were 0.88 between parities 1 and 2, 0.84 between parities 1 and 3, and 0.96 between parities 2 and 3 for the United States; 0.90, 0.86, and 0.97, respectively, for Canada; and 0.92, 0.89, and 0.98, respectively, for The Netherlands. Correlations between Canada and the United States for within-country differences between evaluations for parities 1 and 2 were 0.72 for bulls with > or = 50 first-parity daughters and 0.89 for bulls with > or = 500 first-parity daughters; corresponding correlations between The Netherlands and the United States were 0.66 and 0.82. Correlations between countries for differences between evaluations for parities 1 and 3 were slightly less, and corresponding correlations between evaluations for parities 2 and 3 were still lower. To establish whether differences between parity-specific evaluations were genetic, comparisons were made across a generation. Coefficients for regression of son on sire within country and birth years of sire and son for parity-specific evaluations and differences between parity-specific evaluations ranged from 0.35 to 0.53, with standard errors of < or = 0.04. Differences in maturity rate of bull daughters were quite consistent across country, and those differences were transmitted to the sons' daughters. Modeling to account for maturity differences should increase the accuracy of US evaluations and reduce fluctuation between evaluations, especially for bulls with daughters that deviate substantially from the population mean for maturity rate for milk yield.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».