Procedures for estimation of genetic persistency indices for milk production for the South African dairy industry
Notice bibliographique
Résumé
Procedures have been developed for calculation of a Persistency Index for South African dairy breeds. This index is based on the Canadian Persistency Index, which is simple and easy to understand. Data used in this study were test-day records of the first three lactations, as included in the National Dairy Genetic Evaluations of South Africa, of the Ayrshire, Guernsey, Holstein and Jersey breeds. Interpolation, using the Wilmink curve, was done on these test-day records to calculate 60-day and 280-day yields for each cow and lactation. Variance components have been estimated for these yields to be used in breeding value estimations, using bivariate evaluations and a repeatability model. To obtain independence of persistency from total milk yield, 305-day milk yield estimated breeding values were included as covariates in the genetic model for estimation of breeding values for 60- and 280-day yields. The Persistency Index will be released for sires with progeny following each national dairy genetic evaluation, allowing the South African dairy industry to select for changes in persistency in future. Keywords: Ayrshire, Guernsey, Holstein, Jersey, Repeatability model, test-day recordsSouth African Journal of Animal Science Vol. 38 (3) 2008: pp. 224-230
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».