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Enregistrement W2134571891 · doi:10.4081/ijas.2010.e87

Comparison of parametric, orthogonal, and spline functions to model individual lactation curves for milk yield in Canadian Holsteins

2010· article· en· W2134571891 sur OpenAlexaffabout
N.P.P. Macciotta, F. Miglior, Corrado Dimauro, Larry R Schaeffer

Notice bibliographique

RevueItalian Journal of Animal Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegendre polynomialsMathematicsParametric statisticsStatisticsQuadratic equationMathematical analysisGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Test day records for milk yield of 57,390 first lactation Canadian Holsteins were analyzed with a linear model that included the fixed effects of herd-test date and days in milk (DIM) interval nested within age and calving season. Residuals from this model were analyzed as a new variable and fitted with a five parameter model, fourth-order Legendre polynomials, with linear, quadratic and cubic spline models with three knots. The fit of the models was rather poor, with about 30%–40% of the curves showing an adjusted R-square lower than 0.20 across all models. Results underline a great difficulty in modelling individual deviations around the mean curve for milk yield. However, the Ali and Schaeffer (5 parameter) model and the fourth-order Legendre polynomials were able to detect two basic shapes of individual deviations among the mean curve. Quadratic and, especially, cubic spline functions had better fitting performances but a poor predictive ability due to their great flexibility that results in an abrupt change of the estimated curve when data are missing. Parametric and orthogonal polynomials seem to be robust and affordable under this standpoint.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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