Genetic analysis of body condition score in Canadian Holsteins
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is preliminary research working toward a genetic evaluation of body condition score (BCS) in Canada using a random regression animal model, which would allow each animal to possess, and be ranked according to, a unique BCS lactation curve. Valacta, a milk recording agency based out of Que?bec, Canada, has been collecting several BCS records per cow since 2001. Using a multiple-lactation random regression animal model, it was determined that many of the same genes control BCS in each of the first three parities. Thus, collection of first-lactation BCS records would be sufficient for genetic evaluation. Additionally, this thesis investigated the change in BCS's relationship with various milk production traits over the lactation with a multiple-trait random regression animal model. Early lactation was when the genetic relationships between BCS and milk production traits were most favorable. Hence, early lactation BCS shows potential for selection. Because Valacta's BCS data was only available for Que?bec herds, other traits that were potentially strongly genetically correlated with Valacta's BCS, that were recorded nation-wide, were investigated. Holstein Canada collects records for type traits once at classification. Although Holstein Canada collects BCS, only 1 record is available per cow, such that a genetic evaluation of each animal's BCS curve would not be possible. Holstein Canada's BCS, angularity, and chest width were moderately to strongly genetically correlated with Valacta's BCS. Using all 4 traits in conjunction will allow for a genetic evaluation of each animal's unique BCS curve for Holsteins across Canada.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».