Contemporary group alternatives for genetic evaluation of milk yield in small populations of dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, different random regression models, focussed on the nature of the effect of the contemporary group, fixed or random, were compared for genetic evaluation of test-day milk yield in dairy Gir breed, whose herds are characterised by relatively reduced numbers of cows. Cows were assigned to the same contemporary group if they were tested in the same herd, year and month. In one of the evaluated models, the contemporary group was investigated as a fixed effect and a clustering procedure was adopted to group herd-year subclasses in order to, at the end of the process, all contemporary groups contained at least three cows. The models were compared by the quality of fit, the accuracy of the predicted breeding values and their estimates of genetic parameters. The clustering procedure did not significantly improve the accuracy of predicted breeding values. Moreover, the fit to the data for this model was negatively affected. Therefore, this strategy should not be further implemented. The model including the herd-calving period effect and contemporary group treated as random effect showed similar characteristics to its equivalent, where the contemporary group was modelled as a fixed effect. However, the fit to the data for this model was slightly worse. Thus, the results suggest a random regression model including the herd-calving period effect and the fixed effect of contemporary group for the genetic evaluations of production traits in dairy Gir cattle. These findings could be extended to small dairy cattle populations whose herds are small-sized.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».