Notice bibliographique
Résumé
A total of 95,678,311 feed records from January 2000 to May 2007, corresponding to 16,866,117 test-day records or 1,714,651 cow lactation records obtained from Quebec Dairy Herd Improvement program, VALACTA were used to estimate heritabilities of feed intake. Genetic parameters of feed intake were estimated using both a single and two-trait (with milk yield as the second trait) animal models which included herd-year-season (hys) at calving, age at calving, male and female phantom groups as fixed effects, and animal and residual as random effects (i.e. for analysis of complete lactation feed intake in parity 1, there were 119,620 cows from 1,248 sires and 88,500 dams, 20,133 levels of hys, 20 levels of age at calving and 49 phantom groups). The model was fitted by Restricted Maximum Likelihood and relationships among animals were taken into account on both the male and female side of the pedigree (i.e. for analysis of complete lactation feed intake in parity 1, there were 308,029 animals from 6 generations in the pedigree file). Heritability estimates obtained from the single trait model ranged from 0.04 to 0.14 for complete lactation feed intake traits, 0.01 to 0.03 for 90-d feed intake traits, 0.08 to 0.19 for 305-d feed intake traits, and 0.10 to 0.21 for daily feed intake traits. Heritability estimates for 305-d dry matter intake obtained from the two-trait model were 0.06, 0.01 and 0.08 in parity 1, 2 and 3 respectively.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».