The relationship between beef sire carcass EPD and progeny phenotype
Notice bibliographique
Résumé
Carcass data from purebred steer (n = 207) and heifer (n = 66) progeny of 15 Charolais sires with carcass expected progeny differences (EPD) were used to quantify the relationship between sire EPD and progeny phenotype for hot carcass weight, fat thickness, muscle area, marbling score, and percent lean yield. The model included six slaughter date × sex subclasses, the linear effect of age at harvest (434 ± 18 d), and the appropriate sire EPD for each trait of interest. Differences of the regression coefficients from their theoretical expectation of one were tested using general linear models procedures. Sire EPD was positively (P < 0.0001) associated with progeny performance for hot carcass weight, fat thickness, muscle area, marbling score, and percent lean yield. For all traits, the regression coefficients were not different (P > 0.27) from one. Regression coefficients were 1.16 ± 0.41 kg, 1.27 ± 0.27 mm, 1.23 ± 0.23 cm 2 , 1.26 ± 0.23 score, and 0.84 ± 0.19% for hot carcass weight, fat thickness, muscle area, marbling score, and percent lean yield, respectively. These results suggest that carcass EPD for hot carcass weight, fat thickness, muscle area, marbling score, and percent lean yield were related to progeny differences at or near theoretical expectations. Selection for carcass merit using appropriate EPD would be expected to be successful. Key words: Beef cattle, carcass, expected progeny difference
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».