Development of a health subindex for genetic selection of bulls and cows in Canadian dairy operations
Notice bibliographique
Résumé
This study presents the development of an updated health subindex (HSI) for genetic selection in Canadian Holstein dairy cattle, aimed at enhancing the genetic progress for health-related traits. The HSI was independently designed as part of a broader revision of the Lifetime Performance Index (LPI) and includes mastitis resistance (MR), metabolic disease resistance (MDR), fertility disorders (FD), hoof health (HH), and calf health (CH). The index was constructed by calculating trait-specific economic values, a transformation to relative breeding value units, and index testing using a dataset of 830 Holstein bulls with high genetic reliability. Economic weights were derived by integrating biological and economic data, including veterinarian examination costs, treatment costs, milk loss, and labor, and then adjusted for discounted genetic expressions to reflect trait expression timing and frequency. The final HSI showed moderate correlation with the previous health and fertility subindex (r = 0.61) and low correlation with other LPI components, indicating its distinct selection focus. The final percent emphasis of each trait in the HSI is 36.3% for MR, 31.9% for CH, 12.3% for MDR, 9.8% for FD, and 9.6% for HH. Selection response analysis revealed significant genetic gains in MR and CH when using the HSI for selection, demonstrating the subindex's potential to improve health outcomes in dairy herds. The HSI offers Canadian dairy producers a targeted tool for breeding healthier Holsteins, supported by updated economic and biological data and industry feedback.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».