Comparison and estimation of different linear and nonlinear lactation curve submodels in random regression analyses on dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
In the random regression model (RRM) for milk yield, by replacing empirical lactation curves with the five-order Legendre polynomial to fit fixed groups, the RRM can be transformed to a hierarchical model that consisted of a RRM in the first hierarchy with Legendre polynomials as individuals’ lactation curves resolved by restricted maximum likelihood (REML) software, and a multivariate animal model for phenotypic regression coefficients in the second hierarchy resolved by DMU software. Some empirical lactation functions can be embedded into the RRM at the first hierarchy to well fit phenotypic lactation curve of the average observations across all animals. The functional relationship between each parameter and time can be described by a Legendre polynomial or an empirical curve usually called submodel, and according to three commonly used criteria, the optimal submodels were picked from linear and nonlinear submodels except for polynomials. The so-called hierarchical estimation for the RRMs in dairy cattle indicated that more biologically meaningful models were available to fit the lactation curves; moreover, with the same number of parameters, the empirical lactation curves (MIL1, MIL5, and MK1 for 3, 4, and 5 parameters, respectively) performed higher goodness of fit than Legendre polynomial when modelling individuals’ phenotypic lactation curves.
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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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».