Notice bibliographique
Résumé
Genomic selection has transformed dairy genetic improvement from progeny testing to genomic testing. In Canada, genetic improvement rates have increased 2 to 3-fold due to improvements in generation interval and selection intensity. In some cases, unfavorable genetic trends in low heritability traits such as female fertility and disease tolerance have been reversed. Unfortunately, rates of inbreeding have accelerated due to rapid generational turnover. Currently, genome-tested young bull use has reached 70% and continues to rise. Due to intense preselection of bull parents the potential for bias in genomic prediction is increasing. Furthermore, as modern dairy farms withdraw from milk-recording programs and focus on in-house data collection and management tools, there is a risk that accuracy of genomic predictions could decrease over time. To compensate, more emphasis will be needed on genotyping and phenotyping unselected reference populations to maintain genomic evaluation accuracy and unbiasedness. Fortunately, traits that were previously too expensive, difficult or time-consuming to phenotype, may now be feasible in focused reference populations. AI companies may need to help support reference populations to maintain the integrity of conventional dairy traits but may also gain data on valuable novel traits such as feed efficiency, disease resistance and heat tolerance. New genomic analysis methods and technologies are helping scientists to better understand gene function. It has been shown such information can be incorporated into genomic evaluation to increase accuracy of predictions substantially and to reduce the risk of deleterious/lethal genes to be passed to the next generation. Previously, the infinitesimal model or “black box” approach was the preferred model for selection; however, genomic analysis tools may help breeders better understand the underlying genetic architecture of traits and incorporate this information into breeding programs. Additionally, opportunities exist to improve evaluation models to account for allelic effects and interactions.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».