Impact of genetic selection on management of boar replacement, Theriogenology
Notice bibliographique
Résumé
Boars in an artificial insemination centre have been selected for their superior genetic potential, with ‘superior ’ being defined as having traits the customer wants transmitted to his herd. The ability to meet the customers ’ needs depends on the heritability of the trait, the geneticist’s success in devising a selection scheme for the trait in balance with other economically important traits, and the boar’s ability to produce sperm that can fertilise oocytes. Genetic evaluation research over the past 20 years has greatly increased the number of traits for which a boar can be selected: currently in the Canadian national program, these include age at 100 kg, backfat at 100 kg, feed efficiency, lean yield and litter size. In the near future, traits that are very likely to be added to this selection list include piglet survival, marbling, loin eye area and structure traits. In Canada, sires are ranked on two estimated breeding value (EBV) indices; one, focused on development of terminal sire lines, is based on the growth and yield traits and another, primarily focused on maternal line development, de-emphasises these traits and incorporates litter size. Boars that are in Canadian AI centres because of their excellent growth traits are typically in the top 5–10 % of the national population for terminal sire line index, but they may be only average or
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».