Genetic correlations between live yearling bull and steer carcass traits adjusted to different slaughter end points. 1. Carcass lean percentage1,2
Notice bibliographique
Résumé
We studied genetic relationships between age-constant live yearling beef bull growth and ultrasound traits and steer carcass traits with dissected steer carcass lean percentage adjusted to slaughter age-, HCW-, fat depth-, and marbling score-constant end points. Three measures of steer carcass lean percentage were used. Blue Tag lean percentage (BTLean) was predicted from HCW, fat depth, and LM area measurements. Ruler lean percentage (RulerLean) was predicted from carcass fat depth and LM depth and width measurements. Dissected lean percentage (DissLean) was based on dissection of the 10-11-12th rib section. Both BTLean (h2 = 0.30 to 0.44) and DissLean (h2 = 0.34 to 0.39) were more heritable than RulerLean (h2 = 0.05 to 0.14) at all end points. Genetic correlations among DissLean and RulerLean (rg = 0.61 to 0.70), DissLean and BTLean (rg = 0.56 to 0.72), and BTLean and RulerLean (rg = 0.59 to 0.90) indicated that these traits were not genetically identical. Adjusting Diss-Lean to different end points changed the magnitude, but generally not the direction, of genetic correlations with indicator traits. Ultrasound scan-age-constant live yearling bull lean percentage estimates were heritable (h2 = 0.26 to 0.42) and genetically correlated with each other (rg = 0.68 to 0.99) but had greater correlations with DissLean at slaughter age (rg = 0.24 to 0.48) and HCW (rg = 0.16 to 0.40) end points than at fat depth (rg = -0.08 to 0.13) and marbling score (rg = 0.02 to 0.11) end points. Scan-age-constant yearling bull ultrasound fat depth also had stronger correlations with DissLean at slaughter age (rg = -0.34) and HCW (rg = -0.25) than at fat depth (rg = -0.02) and marbling score (rg = -0.03) end points. Yearling bull scan-age-constant ultrasound LM area was positively correlated with DissLean at all endpoints (rg = 0.11 to 0.23). Genetic correlations between yearling bull LM method 1 width (rg = 0.38 to 0.56) and method 2 depth (rg = -0.17 to -0.38) measurements with DissLean suggested that LM shape may be a valuable addition to genetic improvement programs for carcass lean percentage at slaughter age, HCW, and fat depth constant end points. At all end points, steer carcass fat depth (rg = -0.60 to -0.64) and LM area (rg = 0.48 to 0.59) had stronger associations with DissLean than did corresponding live yearling bull measurements. Improved methods that combine live ultrasound and carcass traits would be beneficial for evaluating carcass lean percentage at fat depth or marbling score end points.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».