Notice bibliographique
Résumé
Genomics promises tremendous opportunity to the beef industry; however, that opportunity is currently stymied by the structure of the industry and the limited use of long-standing traditional genetic evaluations. Industry segmentation and poor, or in some cases lack of, market signals can be seen in the industry response of the past decade to a demand for more highly marbled beef. From 2005 to 2015, the feeding sector simply overfed animals to achieve higher marbling at the very great expense of excess fat, poor carcass yield, and poor feed efficiency. Although a logical decision in itself at the finishing level, this approach ignored the potential of “supply-chain” genetics to meet an end goal. A further persistent need that the beef supply must address is inconsistency of tenderness of beef at the consumer level. Beef is a premium protein product and, as such, must meet a higher standard for consumer satisfaction. Considering the heritability of tenderness, it would seem obvious as a supply-chain breeding goal. And yet no selection has been attempted, due in part to the nature of the trait: difficult to measure on breeding animals. This is an area of particular interest to make use of genomics. A simple DNA test can give an estimate for tenderness, which, applied to three generations of sire selection, could have a dramatic impact on consumer satisfaction. A third trait that should be of interest to every beef producer is feed efficiency. Although a great deal of focus has been placed on residual feed intake and affordable panels have been developed, little selection pressure has been brought to bear. Again, this is due, in large part, to the segmentation of the beef industry. Genetic improvement in the beef industry will only reach its potential following a fundamental shift in outlook. Current segmentation by sector and “ranch-level” genetics must be replaced with a more holistic approach in which information and market signals flow up and down the supply chain. Only then will producers and, more importantly, consumers benefit from the promise of genomics.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,899 | 0,812 |
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 ».