Genetic and phenotypic analysis for profitability in Iranian Holsteins
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to assess profit and to document phenotypic and genetic trends for profit in Holstein dairy cows of Iran. A total number of 219 507 first lactation cows with performance records from 569 herds were used to calculate profit per cow per year. Economic data sources used for calculations were from three large dairy farms representing the marketing circumstances of Iran during the 12 yr study period (2000–2011). Variance components were estimated using the average information restricted maximum-likelihood procedure based on an animal model. An average cow of the population had its first calving at 25.4 mo of age, produced 7616.9 kg of milk in its first lactation, and generated a net profit of $1096.20 US per year. Profit calculated as a phenotype for each individual cow had a moderate heritability of 0.22, but our data did not support profit as an alternative to selection based on an economic selection index. The phenotypic and genetic trends for profit were −$44.43 US and $5.33 US per cow per year, respectively. The genetic trend was linear, whereas the phenotypic trend showed two peaks and three valleys. Our results show that in spite of an undesired phonotypic trend for profit driven by fluctuations in the Iranian economic circumstances, the genetic trend was favorable and can be attributed to the importation of semen from western countries.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».