Genetic evaluation of carcass traits in dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
Two new genetic evaluations on carcass data, extracted from the Normabev database, have been developed by the UMT 3G (Gestion Génétique et Génomique des populations bovines). The first (VB) is a multibreed evaluation of sires on their ability to produce veal calves. It evaluates sires of dual-purpose breeds Montbeliarde (MON) or Normande (NOR) and sires of beef breeds mated with dairy cows. The second (JB) evaluates sires of the MON, NOR and Simmental (SIM) breeds on their ability to produce young bulls for slaughter. The JB evaluation considers three traits simultaneously (carcass weight, age at slaughter and carcass conformation), the VB four (the same three, plus meat color). Heritability estimates are moderate to quite high for carcass weight and conformation (0.12 to 0.37, depending on the breed and the evaluation), lower for age at slaughter and meat color (0.05 to 0.27). Genetic correlations between carcass weight and conformation and between carcass weight and age at slaughter are favorable. Genetic correlations between JB traits on one hand and VB, milk production and female type traits on the other hand were also estimated. These correlations are low to moderate (favorable) between JB and milk production. Hence, meat production traits can be improved without compromising genetic trends on milk production traits too much. JB traits are favorably correlated with VB (0.32 to 0.70) and female type traits. \nVB polygenic evaluations became official in 2015. JB polygenic evaluations will be official in 2017. JB and VB genomic evaluations are currently developed in MON and NOR, following the methodology applied in other dairy cattle genomic evaluations.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».