Phenotypic Correlation Between Body Measurements in Saudi Sheep in Qassim Region
Notice bibliographique
Résumé
Identify the genetic resources of the sheep and characterize these breeds accurately are very important to enhance the good performances of sheep and expand the knowledge of the differences among those breeds. Body measurements therefore, are perfect indicators to make definition for each breed. The present study is part of a wide one to definite of phenotypic characteristics in local breeds of sheep in Qassim region, Kingdom of Saudi Arabia. The data were collected from three breeds in Qassim region, Noemi, Najdi and Hari. Najdi is the biggest breed of the sheep breeds in Saudi Arabia and it is the main breed in Najd region. Noemi is taking the second size breed of the sheep breeds in Saudi Arabia. Hari is the smallest breed of sheep breeds in Saudi Arabia, it is the main breed in Hejaz and Assir regions, which belong to the sheep with coarse hair, and thick tail strain. Eight body measurements traits were studied, Wither heights (WH), Rum heights (RH), Body length (BL), Head length (HL), Heart girth (HG), Muzzle diameter (MD), Cannon circumference (CC) and Cannon length (CL). The correlations coefficients among all studied traits were moderate to high and highly significant. The highest correlation coefficient was found between RH and WH traits (0.872), and the lowest one was found between CC and HG traits (0.214). The correlations coefficients between relative traits can help us to understand the similarity among studied traits and can be used in the future in selection program.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».