WPSIII-8 The effectiveness of the using bulls evaluated by different methods.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to show the efficiency of using bulls (n=18) evaluated by various methods for improvement of herds with average cow milk yield of more than 8000 kg. The material was animal databases. We used statistical data processing. Results of simultaneous calculation of breeding value in bulls, which were genomically evaluated in the USA and Canada, demonstrated that sires evaluated in Canada by their own comparison base exceeded milk breeding value of bulls evaluated in the USA by the national comparison base. Using genomic evaluations and progeny tests in Russian animal breeding one should take into account a difference of bull breeding values in the USA and Canada. Use of semen of the same genomic bulls during period of 2014–2017 demonstrated that among 25 sires with genomic evaluation in the USA one sire maintained its superiority by 95.7% and three sires improved milk yield breeding value by 4.4–35.9%. Among Canadian genomic bulls evaluated in 2017, 6 sires maintained 80.7–97.6% of the breeding value in comparison with that of 2014. Use of genomic bulls demonstrated that best progeny tested sires were also among the best of genomic evaluation. In sire selection one should take into account the superiority by productive traits of daughters of given bulls, change in breeding values which took place during years after 1st genomic scoring. Comparison of results for the same 18 sires genomically evaluated in USA,which were progeny tested in the USA and Leningrad region, resulted in correlation coefficients between EBV BLUP score and “Daughter-contemporaries” score by milk yield about 0.55, by fat content – 0.72, by protein – 0.72. Loss of efficiency of cow breeding for milk yield because of ignoring BLUP method may reach 45%. Thus,the genetic evaluation by BLUP method should be introduce in breeding in dairy cattle.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».