Does the climate influence the variance of residual in litter traits of Taiwan Landrace sows?
Notice bibliographique
Résumé
Heat stress adversely affects the litter traits of Landrace, the primary dam breed in Taiwan. This study aimed to evaluate the effects of heat stress during sow pregnancy with homogeneous and heterogeneous residuals to estimate the genetic parameters of the Taiwan Landrace. Performance records for 11 657 litters and weather data from 2008 to 2021 were collected. The climate effect was defined proportionally from cool to hot for climates 1 to 5. The homogeneous residual analysis showed that the heritabilities of the total number born (TNB) and number born alive (NBA) were 0.164 ± 0.014 and 0.111 ± 0.014 with residual variances of 10.338 and 9.164, respectively. The heterogeneous residual analysis showed that the residual variances for TNB and NBA were 8.934–11.113 and 8.196–9.810, respectively. For TNB, the residual variance in the herd–year–climate effect differed significantly in climate 1 from climates 3 to 5 ( p < 0.01). In NBA, the residual variance was significantly lower in climates 1 and 2 than in climates 3 and 5 ( p < 0.01). In conclusion, heritability was estimated for TNB and NBA. In addition, residual variances could interact with the climate effect in heterogeneous residual analysis.
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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 | 0,001 | 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 ».