Notice bibliographique
Résumé
Les évaluations génétiques pour le mois d’avril 2018, calculées par le Réseau laitier canadien, et l’information sur les troupeaux laitiers et les relevés de lactation des vaches Holstein provenant de Lactanet, ont été utilisés pour (i) calculer les écarts de sélection génétique (ÉSG) réalisés pour les traits économiquement importants pour les troupeaux Holstein, Ayrshire, Jersey et Suisse Brune au Canada, (ii) étudier les intervalles de générations dans quatre populations de vaches laitières, (iii) estimer les paramètres génétiques de la production laitière, du poids des vaches en lactation, de la cote de cellules somatiques (CCS) et des traits indicateurs de profit chez les vaches Holstein au Québec, et (iv) développer un prototype d’outil et un modèle de visualisation pour surveiller la sélection réalisée dans les troupeaux laitiers individuels. Une nouvelle approche qui serait plus pertinente pour les producteurs laitiers a été utilisée pour calculer les ÉSG des traits d’importance économique. D'importants ÉSG ont été obtenus pour la production, la durabilité, la santé, les traits de fertilité et l'indice de performance à vie (IPV). De plus grandes sélections ont été réalisées dans les méthodes de sélection femelle à mâle (DB) et mâle à mâle (SB) comparativement à d'autres méthodes; peu ou pas de sélection a été réalisée pour la production, la durabilité et les traits de santé dans la méthode femelle à femelle (DC) dans les quatre races de bovins laitiers. Mis à part l’année de conception (YOC), les autres facteurs non génétiques n'avaient majoritairement pas d'importance sur l’ÉSG réalisé pour les traits économiquement importants alors qu'il existait des variations significatives entre les troupeaux dans leur ÉSG réalisé. Les intervalles de génération (L) dans les quatre méthodes de sélection ont diminué de 1980 à 2016. Il y a eu des réductions de 55 %, 41 %, 46 % et 38 % du L total dans les populations de Holstein, Ayrshire, Jersey et Suisse Brune entre 1980 et 2016, respectivement. Une proportion importante des réductions de L s'est produite au cours des huit dernières années (2009 à 2016). Le troupeau et l'interaction entre l’année de naissance et le troupeau expliquent une proportion significative des variations de L. Cette étude a démontré que les troupeaux qui utilisent de jeunes taureaux d’insémination artificielle pour la reproduction augmentent leur progrès génétique annuel à un rythme plus rapide.Les données de la première à la quatrième lactation des vaches Holstein au Québec ont été utilisées pour estimer les paramètres génétiques et phénotypiques de la production laitière, de la CCS, du poids des vaches en lactation (BWT), de la valeur cumulative du lait (MV), du coût cumulatif des aliments (FC) et de la marge sur le coût des aliments (MOFC). Les estimations de l'héritabilité pour les traits de production laitière, BWT, MV et MOFC étaient modérées tandis que l'héritabilité pour le CCS et FC était faible. On a tenté d'illustrer qu'il est possible de ralentir ou d'arrêter les tendances génétiques croissantes du poids des vaches en incorporant les traits de la production laitière en utilisant un indice de sélection simple.Finalement, un prototype d'outil et de modèle de visualisation ont été mis au point pour aider les producteurs laitiers et les conseillers à surveiller l’ÉSG dans leurs troupeaux et à comparer leur sélection à certains repères. Le concept de ce prototype d'outil est applicable à toutes les espèces animales pour lesquelles des évaluations génétiques sont régulièrement calculées et publiées. Nous nous attendons à ce que les producteurs utilisent cet outil logiciel pour surveiller la sélection qu'ils font dans leurs troupeaux et apporter des changements s'ils vont dans une direction non voulue
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».