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Enregistrement W2114749642 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(04)73304-4

Efficiency of Different Selection Criteria for Persistency and Lactation Milk Yield

2004· article· en· W2114749642 sur OpenAlexaff
Kenji Togashi, C.Y. Lin

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactationSelection (genetic algorithm)MathematicsAnimal scienceStatisticsBiologyPregnancyComputer scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A conversion formula was developed to convert the genetic covariance matrices of daily yields and of random regression coefficients between 305-d and 335-d production periods under a random regression test day model. Five selection criteria were compared in terms of genetic improvement in persistency and lactation milk: 1) lactation estimated breeding value (EBVL), 2) P6 = 279Sigma(i=65) (D280 - Di), 3) ratio of daily estimated breeding value (EBV)(r280/65 = D280/D65), 4) ratio of partial lactation EBV (P280/65 = D66 approximately 28/D5 approximately 65), and 5) differential daily EBV (d65-280 = D65 - D280), where Di refers to EBV at days in milk (DIM) i. Fundamental differences among these 5 selection criteria were interpreted conceptually with a graph. Persistency, defined as k = (delta G65 - delta G280)/215, was the average daily rate of decline in selection gain from DIM 65 to 280, which is free from the effect of lactation milk on the rate of decline. Parameter k provides an objective measure of persistency, which increases when k < 0 and decreases when k > 0. Of the 5 selection criteria compared, d65-280 and P6 achieved greater persistency at the expense of genetic gain in lactation milk, whereas selection based on EBVL achieved the highest response in lactation milk, but was coupled with greatest decline in persistency. Selection on P280/65 or r280/65 improved both lactation milk and persistency and, thus, is recommended for simultaneous improvement of these 2 economically important traits. Further study of the relative economic values of persistency and lactation milk in order to combine both traits into an index for selection decision is warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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