Litter size at lambing influences genetic evaluation of maternal rearing ability
Notice bibliographique
Résumé
The genetic parameters for maternal rearing-ability of ewes were investigated by ignoring or defining the rearing ability trait separately by litter-size class (singles versus multiples) using multi-generational data from three, fully pedigreed Merino flocks differing in prolificacy, production level and environment. Genetic correlations (ra) between litter size (LSIZE) and the percentage of lambs surviving (PLSURV) were more negative with an increasing mean flock litter size (ra: –0.21 ± 0.17 to –0.73 ± 0.08), while the corresponding range in phenotypic correlations (rp) was substantially lower (rp: –0.15 ± 0.01 to –0.33 ± 0.01). Rearing-ability traits defined separately by litter-size class were highly correlated (ra: 0.49 ± 0.19 to 0.64 ± 0.38), but not genetically identical traits in the most prolific flock. Defining rearing-ability traits separately by litter-size class reduced the antagonistic genetic correlations between LSIZE and PLSURV to between –0.39 ± 0.14 and 0.14 ± 0.28, through accommodating the change in mean and variance of PLSURV with LSIZE. Similarly, linear transformation (TSURV) of PLSURV within each litter size to a common mean and variance reduced the antagonistic trend in genetic correlations between LSIZE and TSURV to range between –0.05 ± 0.17 and –0.43 ± 0.13. Since genetic correlations are low to moderate between TSURV and LSIZE, it is possible to select for improvements in both the number of lambs born and lamb survival simultaneously. Defining rearing-ability traits separately by litter-size class and the role of transformation will be investigated further for improving the accuracy of genetic evaluation for rearing ability across a range of flocks, breeds and environmental conditions using more extensive industry data.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».