Efficiency of Different Selection Criteria for Persistency and Lactation Milk Yield
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».