Relationship Between Type Traits and Longevity in Canadian Jerseys and Ayrshires Using a Weibull Proportional Hazards Model
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to use a Weibull proportional hazards model to explore the impact of type traits on the functional survival of Canadian Jersey and Ayrshire cows. The data set consisted of 49,791 registered Jersey cows from 900 herds calving from 1985 to 2003. The corresponding figures for Ayrshire were 77,109 cows and 921 herds. Functional survival was defined as the number of days from first calving to culling, death, or censoring. Type information consisted of phenotypic type scores for 8 composite traits and 19 linear descriptive traits. The statistical model included the effects of stage of lactation; season of production; annual change in herd size; type of milk recording supervision; age at first calving; effects of milk, fat, and protein yields calculated as within herd-year-parity deviations; herd-year-season of calving; each type trait; and the animal's sire. Analysis was done one trait at a time for each of 27 type traits in each breed. The relative culling risk was calculated for animals in each class after accounting for the previously mentioned effects. Among the composite type traits with the greatest contribution to the likelihood function was final score followed by mammary system for Jersey breed, while in Ayrshire breed feet and legs was the second most important trait next to final score. Cows classified as Poor for final score in both breeds were >5 times more likely to be culled compared with the cows classified as Good Plus. In both breeds, cows classified as Poor for feet and legs were 5 times more likely to be culled than were cows classified as Excellent, and cows classified as Excellent for mammary system were >9 times more likely to survive than were cows classified as Poor.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».