Maximization of Lactation Milk Production Without Decreasing Persistency
Notice bibliographique
Résumé
This study treats each daily estimated breeding value (EBV) of the lactation as a separate trait to modify the lactation curve on a daily basis. Six selection strategies for improving lactation milk without decreasing persistency were compared: 1) index I(R1), subject to the restriction of equal genetic gains at days in milk (DIM) 60 and 280, 2) I(R2), subject to the restriction of zero gain at DIM 60, 3) desired gains index I(d), designed to increase lactation milk without altering the lactation curve, 4) index I(u), comprising lactation EBV and persistency without standardization, 5) index I(w), consisting of lactation EBV (EBV(L)) and persistency with standardization, and 6) conventional selection on EBV(L) and used as a basis for comparison. Of the 6 selection strategies compared, I(R2) yielded the greatest persistency, but achieved the smallest response in EBV(L), suggesting that it is impractical to increase persistency by inhibiting change in the peak yield. Index I(u) showed the same response in lactation milk as conventional selection on EBV(L), but resulted in the same decreased persistency. Although both I(R1) and I(d) achieved constant persistency, the former produced a greater lactation response (669 kg EBV) than the latter (560 kg EBV). Thus, I(R1) is a viable strategy for improving EBV(L) while holding persistency constant. None of the 6 selection strategies excelled in both lactation milk and persistency. Index I(w) appears to be a reasonable choice for improving both traits, although responses would depend on the relative economic importance of the 2 traits. Differential responses between I(u) and I(w) emphasize the need to weight the EBV of different traits by the inverse of their standard deviations in index construction when the EBV vary widely in variance. The general formula developed here provides a useful genetic means of modifying the lactation curve by restricting differential genetic gains among different days of the lactation.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».