Selection for Milk Production and Persistency Using Eigenvectors of the Random Regression Coefficient Matrix
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the relationships of the eigenvectors of the additive genetic random regression coefficient matrix (K) to selection responses and to determine how many eigenvectors are necessary in the breeding goal to explain the variation. The construction of various eigenvector indexes was based on the K matrix estimated from test-day records of Japanese Holstein cattle. The first (leading) eigenvector index produced constant responses for each day of lactation, indicating that the first eigenvector is responsible for scaling the lactation curve without altering its shape. Daily genetic responses to the second eigenvector index increased linearly as DIM increased. Genetic responses to the third eigenvector index were negative in mid-lactation but were positive in early and late lactation (concave curve). Genetic responses to the fourth and fifth eigenvector indexes hovered around zero across the lactation. The results suggest that both second and third eigenvectors account for the change in the shape of the lactation curve and there is little utility of the fourth and fifth eigenvectors in improving lactation milk or persistency. When the goal is to increase lactation milk yield alone, the index based on the first eigenvector produced a similar response to the index based on all 5 eigenvectors. When the goal is to improve both lactation milk yield and persistency, the index based on the first 3 eigenvectors achieved more than 99.9% of the genetic response to an index based on all 5 eigenvectors. The advantage of an eigenvector index over conventional selection based on total lactation milk yield increases with increasing economic weight assigned to persistency.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».