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Enregistrement W3132285094 · doi:10.1111/jbg.12540

Estimation of economic value for efficiency and animal health and welfare traits, teat and udder structure, in Canadian Angus cattle

2021· article· en· W3132285094 sur OpenAlexafffundabout
Kajal Devani, Cheryl Quinton, J. A. Archer, Bruno Santos, Daniel Collado, P.R. Amer, Ed Pajor, Karin Orsel, John J. Crowley

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Breeding and Genetics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensAlberta InnovatesUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates Bio Solutions
Mots-clésUdderSireHeritabilitySelection (genetic algorithm)Best linear unbiased predictionEstimationAnimal welfareWelfareBiologyGenetic correlationGenetic gainStatisticsAnimal scienceGenetic variationEconomicsMathematicsMastitisGeneticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Angus Association recently developed genetic evaluations for teat and udder structure, which impact efficiencies, and animal health and welfare. Genetic selection tools are most effective incorporated into economic selection indexes. An important factor in the development of economic indexes is the estimation of the economic value and discounted gene expression coefficients, and thereby the economic weight, of each trait. Traditional estimation methods, interrogation of previous studies quantifying the impact of the traits and bioeconomic modelling, were reinforced using producer surveys that employed pairwise ranking methods. Estimates of discounted genetic expression coefficients, economic value and economic weight for teat and udder score in Canadian Angus cattle were 0.31 per sire, $52.47, and $16.91 per score change on a per calf born basis, respectively, indicating that functional traits such as teat and udder structure have a significant impact on profitability and should be included in genetic selection programmes. Limitations in previous studies illustrate the need for longitudinal studies on traits that impact efficiencies and animal health and welfare.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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