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Enregistrement W6891900318 · doi:10.48620/89732

Modeling heat tolerance for production traits in Canadian Holstein cattle.

2025· article· en· W6891900318 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Access CRIS of the University of Bern · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat stressRank correlationLegendre polynomialsDairy cattleProduction (economics)HeritabilityQuadratic functionRank (graph theory)Milk production

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many studies have assessed the effect of heat stress on dairy cattle by integrating an environmental descriptor with test-day records. The genetic parameter of heat tolerance can be estimated using reaction norm models fitting a linear heat stress function (HSf). The HSf commonly fits the temperature-humidity index (THI) as a covariable and assumes a common THI threshold value for the onset of heat stress for all animals. Thus, it does not fully account for individual variation in the THI threshold in the response to heat stress and relies on the determination of a common threshold. The objective of this study was to estimate the genetic parameters and breeding values for heat tolerance by a model fitting Legendre polynomials (LP), which allows for individual variation of THI threshold value in response to heat stress, and to compare the estimated breeding values and genetic parameters to the estimates from a model fitting an HSf with a common THI threshold. Meteorological data collected from the closest weather station to each farm was combined with test-day records from 300,791 first-parity Holstein cows in 4,470 herds across Canada. The LP models from linear to cubic were compared by the mean squared error (MSE) and by inspecting the parameter estimates over the THI gradient. The ranking of bulls' EBV for heat tolerance was compared using the Spearman rank correlation between the LP and HSf models. The quadratic LP model was chosen for the comparison with HSf estimates. The EBV rank correlation for milk production traits under heat stress from the 2 alternate models was greater than 0.97 for all bulls. When the top 10% were compared, the rank correlation between the EBVs from both models was 0.97, 0.95, and 0.86 for fat, protein, and milk yields under heat stress. The results indicate no substantial change in the ranking of bull's EBV. Therefore, both models can identify bulls with high genetic merit for heat tolerance and can be used in genetic evaluations in Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, 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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