A 100-Year Review: Identification and genetic selection of economically important traits in dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 100 yr, the range of traits considered for genetic selection in dairy cattle populations has progressed to meet the demands of both industry and society. At the turn of the 20th century, dairy farmers were interested in increasing milk production; however, a systematic strategy for selection was not available. Organized milk performance recording took shape, followed quickly by conformation scoring. Methodological advances in both genetic theory and statistics around the middle of the century, together with technological innovations in computing, paved the way for powerful multitrait analyses. As more sophisticated analytical techniques for traits were developed and incorporated into selection programs, production began to increase rapidly, and the wheels of genetic progress began to turn. By the end of the century, the focus of selection had moved away from being purely production oriented toward a more balanced breeding goal. This shift occurred partly due to increasing health and fertility issues and partly due to societal pressure and welfare concerns. Traits encompassing longevity, fertility, calving, health, and workability have now been integrated into selection indices. Current research focuses on fitness, health, welfare, milk quality, and environmental sustainability, underlying the concentrated emphasis on a more comprehensive breeding goal. In the future, on-farm sensors, data loggers, precision measurement techniques, and other technological aids will provide even more data for use in selection, and the difficulty will lie not in measuring phenotypes but rather in choosing which traits to select for.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».