Short communication: Recursive model approach to traits defined as ratios: Genetic parameters and breeding values
Notice bibliographique
Résumé
A novel method for analysis of ratio traits (Y 2 /Y 1 ) is proposed. Utilizing a recursive modeling approach, a proxy for Y 2 /Y 1 can be postulated as Y 2 – λ × Y 1 (i.e., Y 2 adjusted for the effect of Y 1 ), where λ is a structural parameter describing an effect of change in phenotype of Y 2 caused by the phenotype of Y 1 . Estimates of parameters (direct effect parameters) for the recursive model Y 1 → Y 2 can be derived from parameters of an equivalent 2-trait mixed effects model for Y 1 and Y 2 , using linear (location) and quadratic (dispersion) transformations. The method is illustrated with an application for milk fat (protein) content, calculated as a ratio of fat (protein) and milk yields (kg), in the context of genetic parameters estimation and genetic evaluation via the Canadian test-day model for production traits. Results indicated the potential usefulness of the proposed approach for analysis of any Y 2 /Y 1 (or Y 2 adjusted for the effect of Y 1 ) type of trait utilizing standard multiple-trait modeling techniques for Y 1 and Y 2 .
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».