A Multiple Trait Selection Index Including Feed Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to develop a multiple trait index including residual feed intake with the objective to improve net feedlot revenue in market progeny of tested bulls. The selection objective was defined as H= v 1 E 1 + v 2 E 2 + v 3 E 3 , where aggregate genetic merit (H) was a linear function of daily DMI (E 1 , kg/d), ADG (E 2 , kg/d), and slaughter BW (E 3 , kg) of progeny. Regression of steer (n = 426) net revenue on traits in the objective yielded the vector of economic weights ( v ) with elements v 1 = $−21.49, v 2 = $183.73, and v 3 = $0.27. The selection criterion was defined as I=b 1 X 1 + b 2 X 2 +b 3 X 3 , where index value (I) was a linear function of residual feed intake (X 1 , kg/d), ADG (X 2 , kg/d), and adjusted 365-d BW (X 3 , kg) phenotypes of tested bulls. Residual feed intake was defined as the difference between actual DMI (kg/d) and that predicted by phenotypic regression (R 2 = 0.69, residual SD=0.58 kg/d) of daily DMI on ADG, metabolic mid-test BW, and on-test gain in ultrasound subcutaneous fat depth and longissimus area in Angus bulls (n = 99). The matrix of genetic covariances of criterion traits with objective traits ( G ) was estimated from recent literature and the phenotypic matrix of (co)variances among criterion traits ( P ) was estimated from Angus bulls with test data. Criterion weights were obtained from the solution to b = P 1 Gv with elements b 1 = −10.12, b 2 = 24.79, and b 3 = −0.09. Index values ofbulls adjusted to a mean of 100 (SD = 7.81) ranged from 80.1 to 115.7. Bull ADG, residual feed intake, and 365-d BW accounted for 38, 48, and 14% of the variance in index values, respectively. Phenotypic correlation estimates (P < 0.001) for index values with bull daily DMI, ADG, and residual feed intake were −0.22, 0.53, and −0.74, respectively. Index value tended (P < 0.13) to have a lesser but favorable association with scrotal circumference. Bulls with greater index values, therefore, consumed less DM, had greater ADG, and were more efficient; however, index value was not associated (P > 0.89) with 365-dBW.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».