Genetic parameter estimates for ultrasound-measured carcass traits in sheep
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this thesis was to estimate genetic parameters for ultrasound-measured carcass traits in a multi-breed sheep population. Field data collected between 1997 and 1999 from 26 producers across Ontario were used in the analysis. Data were collected for three measurements: loin depth, backfat depth and loin width using the Ultrascan 50. Genetic and phenotypic parameters including heritability, genetic and phenotypic (co)variances and resulting correlations were estimated assuming an animal model. Heritabilities were estimated as 0.29, 0.29 and 0.26 (weight-constant) and 0.38, 0.35 and 0.30 (age-constant) for the traits loin depth, average backfat thickness and loin width respectively. Genetic improvement in carcass traits can be made through selection based on these ultrasound-measured traits. Data were also collected from an experiment with 38 Rideau-Arcott X Dorset lambs from the New Liskeard Agricultural Research Station to examine the accuracy of the Ultrascan 50 to measure tissue depth. Repeated ultrasound measurements were recorded for a total of 7 replicates per trait per animal. Within and between animal variances were calculated using ANOVA. Pearson correlation of 0.93 for loin depth was calculated between the ultrasound-measured trait and the same measurement on the carcass. Ultrasound-measured traits should be a valuable tool in improving meat quality in the sheep industry based on the results of this study.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».