Environment factors affecting racing performances of Thoroughbred horses in Algeria
Notice bibliographique
Résumé
The results of the flat races organized in Algeria from 1995 to 2007 by the Algerian Horse Racing Society were used to estimate non-genetic parameters of racing performances of Thoroughbred horses. Performances were assessed through two earnings traits (the logarithm of annual virtual earnings: LAEV and the logarithm of average annual virtual earnings per start: LAEV/S) and a normalized ranking (PERF). The phenotypic correlations between these traits were calculated, in order to deduce what is common and what is specific to each measure. The environment factors that were investigated are age (3 to 8 years and older), sex (male or female), year of race (1995 to 2007) and the interactions between these factors. The General Linear Model (GLM) procedure from SAS software was used to identify and quantify the non-genetic factors affecting racing performances. The results showed significantly high positive correlations (p<0.001) between the three traits, hence considered as accounting for similar aptitudes. The effects of age (with a plateau between 4 and 5 years) and year (with an increasing trend for more recent years) turned out to be significant (p<0.001) for the three traits, the sex effect was only significant for the PERF trait (with better performances for males than females) and an interaction between the age and year of the performance was the only significant interaction (p<0.05) for the LAEV trait. The significant effects of these non-genetic factors indicate the need to adjust the earnings and ranks in the context of a program for genetic improvement of Thoroughbred horses in Algeria.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».