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Enregistrement W4410279091 · doi:10.5539/jas.v17n6p72

Development of Predictive Equations for Body Weight Estimation in Al-Nuaimi Sheep Using Phenotypic Traits in Qassim Region

2025· article· en· W4410279091 sur OpenAlexvenueno aff
E. F. Mousa, Abdulhadi A. Aloufi, S. A. Al-Sharari, B. F. Al-Fneikh, A. Alrashidy, M. F. El‐Zarei

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight estimationEstimationBody weightPhenotypeBiologyStatisticsMathematicsGeneticsEndocrinologyEngineeringGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data on 3600 records from 300 sheep local breed of Al-Nuaimi were recorded through the period from November 2022 to May 2023. Study data were collected from 4 private smallholder farms from Al Mothnb and from Bukayriyah 150 males and 150 females in ages 12, 18 and 24 months in Qassim region, KSA. Twelve traits of body measurements were taken by using a measuring tape. The traits under study were Body Length (BL), Tail Length (TL), Tail Width (TW), Height at Center Point (HC), Chest Width (CW), Cannon Circumference (CC), Rump Heights (RH), Ear length (EL), Head Length (HL), Muzzle Diameter (MD), and Cheekbone Distance (Ck). After trying many linear and non-linear equations on the traits under study to best equations to predict the weights, equation Ŷ = 1.00 + 2.6 BL was preferred over all the 150 equations that were tried to predict body weight from body length with accuracy 0.97. While equation Ŷ2 = 1792.65 + 3.103e (BW) predict the body length from the body weight with accuracy 0.894. To predict the body weight from ear length; equation Ŷ = 8.93 + 3.34 is achieved was chosen with R2 = 0.94, while the equation Ŷ2 = a + b/x2 with R2 = 0.91 to predict EL from BW with coefficient a = 163.17, b = -401413.6. From the head length we predict body weight by the equation Ŷ = a + bx were a = 2986 and b = 0.976. The equation Ŷ = 2.720 + 3.698 (TL) predicted body weight from tail length Ŷ = 0.80 + 3.20 (CH) was best equation to predict BW from the CH, while the two coefficients were a = 5.305 and b = 0.262 but with less R2 = 0.68 when we predict CH from the BW. From the trait chest width, we got the best equation at all with a = 23.30 and b = 3.50 with accuracy = 0.90. The height at wither (RH) the intercept a = -6150 and b = 1.57, with R2 = 0.93. (MD) trait had a best equation chosen Ŷ = 39.61 + 8.78 (MD) to predict BW from it, while, when predict the (MD) from body weight the estimate of coefficient a = 32.33 and b = (-85728.61) in the equation Ŷ2 = a + b/x2. Equation with Ŷ = 47.00 + 1.657 (TL) and R2 = 0.96 was preferred than all. While equation Ŷ-1 = .43 + (-0.0006) (BW) with R2 = 0.99. The (Ck) trait was less accurate when compared with other traits when we used to predict BW by equation Y = a + bx, a = 18.56 and b = 9.58 and low R2 (0.67). (CC) trait got equation Ŷ = 42.68 + 7.73 (CC) with R2 = 0.91, while Ŷ = 4.34 + (-3.33E-3) (BW) in equation y2 = a + b − x with R2 = 0.95. As a conclusion 7 morphological measurements; body length, width of chest, tail length, cannon circumference, ear length, muzzle diameter and head length occupy the top positions of 11 traits and can be used as independent variables to predict body weight as dependent variable in linear equation. The estimated coefficients of determination (R2) were at least 0.89. The body weights were used also to predict the 6 of these morphological traits namely HC, TL CC, EL, MD and HL with accuracy ranging from 0.42 to 0.84.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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