COMPARATIVE ANALYSIS OF THE EVALUATION RESULTS OF HOLSTEIN BLACK-MOTLEY BREEDING BULLS BY THEIR DAUGHTERS’ PRODUCTIVITY BASED ON OFFICIAL INSTRUCTIONS AND BLUP MODEL
Notice bibliographique
Résumé
According to the current “Instruction” used in dairy cattle selection and breeding in the Republic of Kazakhstan, bulls-producers of dairy breeds are assessed according to the their offspring quality based on the principle of “peer daughter”. This means that the phenotypic indicators of the daughters of the tested bulls are compared with the corresponding indicators of their peers. In European countries with developed dairy cattle breeding, as well as in Canada, the USA, etc., to ensure a reliable forecast of the genetic value of individuals (primarily, bulls-producers), use is made of the best linear unbiased forecast method (BLUP method). This method implies that the breeding value of producers is determined by the deviation values of the development of traits of the examined animal from its average values in the population. Especially urgent area is the research aimed at improving breeding programs, including assessing the breeding value of bulls-producers of dairy breeds using BLUP methods based on the productive qualities of the mass of dairy cattle in the Republic of Kazakhstan. The research material included the data on the phenotypic indicators of the milk productivity of first-calf cows (the amount of milk yield, the content of fat and protein in milk, the yield of milk fat and protein) of the Holstein black-motley dairy cattle breed, obtained from the information and analytical database of the Republic of Kazakhstan for 2016–2017. It was found that when evaluating according to the official “Instruction”, 16 sires out of 256 bulls (6.2%) got the stud category in 2016, 14 sires (9.2%) out of 152 bulls in 2017, and – 30 sires of 249 bulls (12.0%) over the cumulative period. The results of the conducted research prove that the use of the classic “Instructions” in dairy cattle breeding has lower efficiency (by 42.8–90.0%) as compared with the assessment of the breeding value of bulls based on the BLUP method.The selection of sire bulls into breeding groups based on the “peer daughter” methodology is not reliable enough and rather ineffective. Comparing the results of assessing the breeding qualities of sire bulls, obtianed using two methods in all compared periods (2016, 2017, 2016–2017), the authors established a clear superiority of the BLUP method over the current Instruction used in the Republic of Kazakhstan.
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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 | 0,004 |
| 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 ».