Analysis of the Relationship Between Type Traits and Functional Survival in Canadian Holsteins Using a Weibull Proportional Hazards Model
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to explore the impact of type traits on the functional survival of Canadian Holstein cows using a Weibull proportional hazards model. The data set consisted of 1,130,616 registered cows from 13,606 herds calving from 1985 to 2003. Functional survival was defined as the number of days from first calving to culling, death, or censoring. Type information consisted of phenotypic type scores for 8 composite traits (with 18 classes of each) and 23 linear descriptive traits (with 9 classes of each). The statistical model included the effects of stage of lactation, season of production, the annual change in herd size, type of milk recording supervision, age at first calving, effects of milk, fat and protein yields calculated within herd-year-parity deviations, herd-year-season of calving, each type trait, and the sire. Analysis was done one at a time for each of 31 type traits. The relative culling risk was calculated for animals in each class after accounting for the previously mentioned effects. Among the composite type traits with the greatest contribution to the likelihood function were final score, mammary system, and feet and legs, all having a strong relationship with functional survival. Cows with low scores for these traits had higher risk of culling compared with higher scores. For instance, cows classified as poor plus 1 vs. excellent plus 1 have a relative risk of culling 3.66 and 0.28, respectively. The corresponding figures for mammary system are 4.19 and 0.46 and for feet and legs are 2.34 and 0.50. Linear type traits with the greatest contribution to the likelihood function were fore udder attachment, udder texture, udder depth, rear udder attachment height, and rear udder attachment width. Stature and size had no strong relationship with functional survival.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».