An Investigation of Coat Colour Distribution of West African Dwarf Goats
Notice bibliographique
Résumé
This study was carried out to determine coat colour distribution of West African Dwarf (WAD) goat in Abeokuta North and South Local Government Areas of Ogun State, Nigeria. Three thousand, three hundred and ten (3310) WAD goats were randomly sampled consisting of 2511 (75.86%) does and 799 (24.14%) bucks. Animals were prevalently maintained on semi-intensive management. Various coat colours identified were black with highest frequency of 941 (28.42%), brown 436 (13.17%), badgerface 346 (10.45%), grey 254 (7.67%), buckskin 222 (6.70%), lateral belly 154 (4.65%), white and black 149 (4.50%), white and brown 134 (4.05%), white and black marking 105 (3.17%), black and white marking 92 (2.78%), spotted white 88 (2.66%), spotted black 80 (2.42%), blackmash 63 (1.90%), tan 61 (1.84%), white 57 (1.72%), bezoar 49 (1.48%), spotted brown 40 (1.21%), lateral stripes 33 (1.00%), with swiss marking having the lowest frequency of 6 (0.18%). The gene frequency was estimated using Hardy-Weinberg equilibrium equation which resulted as 0.70 and 0.30 for eumelanin and Phaeomelanin respectively. Chi-square (χ2) analysis was further carried out, which revealed that the difference between observed frequency and expected frequency was significant (P < 0.05) implying that the segregation in the area of study was not supported by Mendelian ratio of 3:1. High level of variation was observed in coat colour among goats in the areas studied with black coat colour being the predominant. Hence, conscious selection could be embarked upon to investigate the influence of coat colour on adaptation, thermoregulation, growth and productivity.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».