85 DNA parentage in multi-sire breeding groups and sire repeatability on replacement heifer performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study was to apply DNA parentage testing in multi-sire breeding groups to assess repeatability of a sire’s impact on replacement females and terminal animals. Parentage testing was performed on DNA from 37 bulls and 1578 calves from a commercial ranch using natural breeding in four multi-sire breeding pastures over a four-year period (2015–2018). Parentage data was analyzed using Chi-square procedures. In 2016 and 2018, all bulls in the four breeding groups sired significantly different (P < 0.01) numbers of calves than expected. In 2015 and 2017, bulls in 2 of 4 and 3 of 4 breeding groups, respectively, sired significantly different (P < 0.01) numbers of calves than expected. For the 2015 and 2016 calf crops, three of 24 bulls used sired 30% of the calves and 33% of the selected replacement heifers. In 2017 and 2018, the calves born to the daughters of these three most prolific sires, averaged 4.5kg lower weaning weights than the average wean weights of the remaining calves. In 2018, all calves were tested for breed composition and vigour score using the EnvigourHX test from Neogen (Neogen Canada Inc., Edmonton Alberta, Canada). The average herd vigour score was 70%; the average vigour score for 2018 calves born to daughters of the top three prolific sires was 56%. Coupling production measures (weaning weights, birth dates, calving intervals) with sire parentage and vigour score data provides beef cattle producers with additional information to guide breeding choices to improve production in their operations.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».