Optimizing feed intake recording and feed efficiency estimation to increase the rate of genetic gain for feed efficiency in beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
Data from a total of 4842 animals were used to test whether the regular dry matter intake (DMI) data collection and residual feed intake (RFI) estimation period could be decreased. Eighty-three shortened test periods were compared with the regular test period, and the results showed that the DMI data collection period could be decreased to 42 d without significantly compromising accuracy of feed efficiency testing. Competency of the selected shorter period (42 d with 30–42 d of valid feed intake days) to predict regular test period DMI (84 d with 60–84 d of valid feed intake days) was tested using a set of agreements criteria. The results showed that the selected shorter period can be used to accurately and precisely predict regular test DMI. The selected shorter test period combined with regular body weight measurements were used to estimate RFI adjusted for backfat (RFIfat). Assessment of agreement between estimated values for RFIfat showed that a shorter DMI test could be used to predict RFIfat with only 7% outside the range prediction. It is concluded that shortening the feed intake period to 42 d from 84 d could substantially increase power-of-the-test for experiments that target feed intake or efficiency and reduce per head cost with the current infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».