Modifying the Lactation Curve to Improve Lactation Milk and Persistency
Notice bibliographique
Résumé
Daily, stage and lactation estimated breeding values (EBV) and the shape of the lactation curve for each cow are controlled by a unique set of random (genetic) regression coefficients under a test day model, thus providing a basis for genetic improvement of these characteristics. Three selection procedures were developed for simultaneous improvement of total lactation milk and persistency: 1) index selection based on daily EBV, 2) index selection based on stage EBV, and 3) index selection based on random regression (RR) coefficients. A numerical example was given to demonstrate the computation of indexes based on stage EBV and based on RR coefficients. A conversion equation was derived to convert between genetic changes in EBV and RR coefficients. Index selection based on daily EBV would require the finding of 305 weighting factors for a lactation period of 305 d, making it impractical to determine the weighting factors on a daily basis. Alternatively, a lactation period was partitioned into a few stages to facilitate the construction of index selection based on stage EBV and index selection based on RR coefficients. These selection procedures make use of the annual genetic gains routinely computed in national genetic evaluations to restrict the genetic gains between different lactation stages to achieve the desired curve. When there is no prior knowledge of annual genetic gains, the proportional restriction of genetic gains between stages may be used. In summary, this study provides a simple means of modifying the lactation curve by manipulating genetic changes in different lactation stages at a pre-specified rate.
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 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 ».