Genetic Progress Achieved during 10 Years of Selective Breeding for Honeybee Traits of Interest to the Beekeeping Industry
Notice bibliographique
Résumé
Genetic improvement programs have resulted in spectacular productivity gains for most animal species in recent years. The introduction of quantitative genetics and the use of statistical models have played a fundamental role in achieving these advances. For the honeybee (Apis mellifera), genetic improvement programs are still rare worldwide. Indeed, genetic and reproductive characteristics are more complex in honeybees than in other animal species, which presents additional challenges for access genetic selection. In recent years, advances in informatics have allowed statistical modelling of the honeybee, notably with the BLUP-animal model, and access to genetic selection for this species is possible now. The aim of this project was to present the genetic progress of several traits of interest to the Canadian beekeeping industry (hygienic behavior, honey production and spring development) achieved in our selection program since 2010. Our results show an improvement of 0.30% per year for hygienic behavior, 0.63 kg per year for honey production and 164 brood cells per year for spring development. These advances have opened a new era for our breeding program and sharing this superior genetic available to beekeepers will contribute to the sustainability and self-sufficiency of the beekeeping industry in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».