Scalar methods to deregress and split genomic predictions, and associated behavior of simple regressions, for later use in combined prediction and validations
Notice bibliographique
Résumé
Scalar deregressions are used in dairy cattle to postprocess genetic evaluations into early and late, or separate, pieces of information. These separate pieces of information are in turn used, for example, to include foreign information or for validation of the genomic evaluation procedure. Here we detail the scalar algebra to separate "partial" evaluations from "whole," with associated breeding values and reliabilities, into equivalent deregressed proofs (pseudophenotypes) and equivalent record contributions (pseudonumber of observed phenotypes). We start from basic principles, and we show several derivations leading to same expressions. The final expressions are similar, but not equal, to other expressions found in the literature. We moreover investigate its use in genetic evaluations and in validations. In evaluation, the new expressions guarantee scalar reversibility (we obtain "whole" evaluations back from deregressed proofs and equivalent record contributions) but not necessarily reversibility of the whole system of equations, in which case matrix-based evaluations would be preferred. In validation, we derive weights (which are very similar but not identical to commonly used weights). We also observe that by construction, the expected value of the regression of the deregressed proof on early predictions is 1, given that early proof is subtracted from late proof, no matter the scale. These derivations help to understand why existing methods work and they may serve as principles to conceive more accurate deregression procedures. We illustrate use of the math with population (large-scale evaluation) examples and with scalar (single-bull) examples.
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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 | 0,012 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».