Incorporation of economic values into the component traits of a ratio: Feed efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Direct selection on a ratio (R) of 2 traits (x1/x2) does not have a mechanism to accommodate the relative economic values (a1 and a2) between x1 and x2 because selection criteria x1/x2 and a1x1/a2x2 rank animals in the same order. This study presented a procedure to incorporate the economic weights into ratio traits through linear transformation. The partial derivatives of a nonlinear profit function evaluated at the means were widely taken as economic weights in the literature. This study showed that the economic weights derived in this manner were erroneous because they actually contain a mixture of actual economic weights and transformation effects. The ratios 1/2 and 2/4 are considered equal by selection on R, but are treated differently by the linear index. In addition, this study presented a unified approach to compare 4 different selection strategies for genetic improvement of ratio traits: linear index (I), selection on the ratio (R), selection on difference between x1 and x2 (D), and selection on x1 alone. This study considered 3 levels of heritability each for variables x1 and x2 and 2 levels of genetic correlations (γG), 2 ratios of means (µ1/µ2), and 4 ratios of phenotypic variances giving a total of 96 scenarios. Linear index I was the most efficient of the 4 criteria compared in all 96 scenarios studied. The superiority of index I over R, D, and selection on x1 alone are particularly remarkable when x1 and x2 have a large difference in heritability and are highly correlated. Selection on x1 alone is an economically viable alternative to criterion I or R for the improvement of ratio traits particularly when x1 is more heritable than x2 and when x2 is costly to measure. Selection on D is more efficient than direct selection on R or selection on x1 alone when x1 is less heritable than x2 and the difference between µ1 and µ2 is small.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».