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Enregistrement W2171526318 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(00)74972-1

Retrospective Analysis of the Accuracy of Conversion Equations and Multiple-Trait, Across-Country Evaluations of Holstein Bulls used Internationally

2000· article· en· W2171526318 sur OpenAlexaboutno aff
K.A. Weigel, R.L. Powell

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraitSelection (genetic algorithm)StatisticsEconometricsDemographyMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1995, the multiple-trait across country genetic evaluation procedure replaced regression-based conversion equations as the preferred method for international genetic comparisons of dairy bulls. In the present study, February 1999 estimated breeding values of 632 foreign Holstein bulls that were used in Canada, Germany, Italy, The Netherlands, Sweden, and the US were compared with January 1995 predictions from home country data only. January 1995 predicted breeding values for each importing country were calculated using three methods: the multiple-trait, across-country evaluation procedure; conversion equations based on the multiple-trait, across-country evaluations; and conversion equations based on the Wilmink method. Mean correlations between 1999 estimated breeding values in the importing countries and 1995 predictions from international data were from 0.76 to 0.81 for all methods. The multiple-trait, across-country evaluation procedure is expected to lead to selection of different bulls, because bulls were allowed to be ranked differently in each country, but no significant increase in accuracy of selection was observed. The lack of improvement in accuracy of prediction was most likely due to limitations in data structure. International genetic comparisons are largely driven by data from a relatively small number of evaluated bulls with exported semen. Data from siblings and more distant relatives provide only weak, indirect genetic links between countries, and inclusion of such data seems to provide a minimal improvement in accuracy. Limitations in data structure might be alleviated by methods that define environments by climate or management factors rather than country borders.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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