Effect of pregnancy on production traits of Canadian Holstein cows
Notice bibliographique
Résumé
Seven test-day models with different ways of accounting for the effect of pregnancy on production traits were compared by their residual variance, rank correlations of estimated breeding values of bulls and cows and number of nonpregnant cows in the top 500 for milk yield and milk persistency. Data were 22,546,696 first-parity test-day milk, fat, and protein yields and somatic cell score records of 2,677,862 Canadian Holstein heifers calved between 1988 and 2006. The first model fitted separate lactation curves to 8 days open classes and 1 curve to a nonpregnant cow class. Two other models adjusted for pregnancy by fitting the effect of month of pregnancy or stage of pregnancy. One model fitted regression on days pregnant. The remaining 3 models fitted interactions between stage of pregnancy and stage of lactation when conception occurred using either regression on days pregnant nested within days open or classes for specific stage of pregnancy and stage of lactation combination. All models were contrasted to a model without any adjustment for the effect of pregnancy. Both models that accounted for the effect of pregnancy and the model without the effect of pregnancy had similar residual variance. Adjusting for the effect of pregnancy did not cause reranking of sires for estimated breeding values for 305-d yield and persistency but influenced ranking of cows. Models that used days open for the effect of pregnancy overestimated breeding values of nonpregnant cows and cows with shorter days open. No interaction was found between stage of pregnancy and stage of lactation. Month of pregnancy and stage of pregnancy models, compared with the model without the effect of pregnancy, decreased overestimation of breeding values of nonpregnant cows and did not overestimate breeding values of cows with short days open like models fitting days open. Month of pregnancy and stage of pregnancy models are recommended for estimation of adjustment factors for the effect of pregnancy on production traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».