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Enregistrement W3193466583 · doi:10.1093/tas/txab126

Evaluation of partial body weight for predicting body weight and average daily gain in growing beef cattle

2021· article· en· W3193466583 sur OpenAlexaff
M. D. MacNeil, D.P. Berry, Sam Clark, John J. Crowley, M. M. Scholtz

Notice bibliographique

RevueTranslational Animal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody weightAnimal scienceBreedPartial correlationMathematicsWeight gainStatisticsBiologyCorrelationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Information on body weight and average daily gain (ADG) of growing animals is key not only to monitoring performance, but also for use in genetic evaluations in the pursuit of achieving sustainable genetic gain. Accurate calculation of ADG, however, requires serial measures of body weight over at least 70 days. This can be resource intensive and thus alternative approaches to predicting individual animal ADG warrant investigation. One such approach is the use of continuously collected individual animal partial body weights. The objective of the present study was to determine the utility of partial body weights in predicting both body weight and ADG; a secondary objective was to deduce the appropriate length of test to determine ADG from partial body weight records. The dataset used consisted of partial body weights, predicted body weights and recorded body weights recorded for 8,972 growing cattle from a range of different breed types in 35 contemporary groups. The relationships among partial body weight, predicted body weight and recorded body weight at the beginning and end of the performance test were determined and calculated ADG per animal from each body weight measure were also compared. On average, partial body weight explained 90.7 ± 2.0% of the variation in recorded body weight at the beginning of the postweaning gain test and 87.9 ± 2.9% of the variation in recorded body weight at its end. The GrowSafe proprietary algorithm to predict body weight from the partial body weight strengthened these coefficients of determination to 95.1 ± 0.9% and 94.9 ± 0.8%, respectively. The ADG calculated from the partial body weight or from the predicted body weight were very strongly correlated (r = 0.95); correlations between these ADG values with those calculated from the recorded body weights were weaker at 0.81 and 0.78, respectively. For some applications, ADG may be measured with sufficient accuracy with a test period of 50 days using partial body weights. The intended inference space is to individual trials which have been represented in this study by contemporary groups of growing cattle from different genotypes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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