Genetic variability of test-day urea nitrogen and lactose in milk of Jersey, Brown Swiss and Ayrshire cattle breeds in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Le Programme d'analyse des troupeaux laitiers du Québec (Valacta, Québec, Canada) a fourni une imposante base de données de relevées laitiers au jour du contrôle pour des vaches ayant vêlé entre janvier 2000 et mai 2007. Cette base de données contenait 919,814 relevées de production laitière au jour du contrôle provenant de 45520 vaches de race Ayrshire sur 956 fermes laitières, 133,690 relevés provenant de 7493 vaches de race Jersey sur 910 fermes laitières, et 118,996 relevés de 5693 vaches de race Suisse Brune sur 476 fermes laitières. Les relevées au jour du contrôle pour les trois premiers rangs de vêlage une fois édités servirent à faire l'estimation de paramètres génétiques grâce à une méthode de maximum de vraisemblance restreint. Pour chacun des trois premiers rangs de vêlage, les paramètres génétiques de six caractères laitiers, soit le rendement en lait, gras, lactose, et protéine totale, la cote de cellules somatiques et la teneur en azote uréique (TAU), furent estimés à l'aide de divers modèles de régression aléatoire de jour du contrôle. Des modèles de régression aléatoire, utilisant des polynômes de Legendre de 2e à 4e ordre ou une fonction Wilmink avec un terme exponentiel variant de ¬-0.01 to -0.09 en pas de 0.02, servirent à l'estimation des niveaux d'héritabilité quotidiens de chacun de ces caractères. Des modèles de régression aléatoire à deux variables de jour du contrôle pour animaux avec polynômes de Legendre comme coefficients de régression, servirent à l'estimation des corrélations génétiques et environnementales entre les caractères du rendement laitiers. L'exactitude des modèles de régression aléatoire à simple variable furent comparés selon le critère d'information Bayésien (CIB), le critère d'information de Akaike (CIA), la somme des carrés résiduelle, et l'erreur absolue moyenne. Les modèles utilisant les polynômes de Legendre pour les effets fixes et aléatoires furent parmi les meilleurs, tandis que pour certains caractères la fonction Wilmink mena à des estimées irréalistes de l'héritabilité. Pour les vaches de race Ayrshire cows, les héritabilités estimées moyennes furent de 0.39, 0.30 et 0.41 pour la TAU et de 0.39, 0.20 et 0.33 pour le rendement en lactose, pour les 1e, 2e, et 3e rangs de vêlage, respectivement. Pour les vaches de race Suisse Brune estimées moyennes furent de 0.28, 0.26 et 0.13 pour la TAU, et 0.30, 0.20 et 0.42 pour le rendement en lactose, pour les 1e, 2e, et 3e rangs de vêlage, respectivement. De façon semblable, pour les vaches de race Jersey, les héritabilités estimées moyennes furent de 0.26, 0.20 et 0.14 pour la TAU, et 0.42, 0.51 et 0.12 pour le rendement en lactose, pour les 1e, 2e, et 3e rangs de vêlage, respectivement. À l'exception faite de la cote de cellules somatiques, avec laquelle la corrélation génétique était très petite mais positive, des corrélations génétiques négatives mais proches de zéro existèrent entre la TAU et les autres caractères du rendement pour le 1e rang de vêlage des vaches de la race Ayrshire. Pour les 2e et 3e rangs de vêlage les corrélations génétiques furent petites et positives, à l'exception de celles pour la cote de cellules somatiques au 3e rang de vêlage, où la corrélation génétique était positive et modérée. Donc, en général, la corrélation génétique et la corrélation environnementale entre la TAU et les autres caractères de rendement furent proches de zéro. Ces mêmes corrélations furent positives et élevées entre le rendement en gras, protéine et lactose du lait pour les trois premiers rangs de vêlage des trois races. A l'exception du 1e et 2e rang de vêlage de la race Jersey où les corrélations entre la TAU et la cote de cellules somatiques s'avérèrent positifs mais proches de zéro, les corrélations entre la cote de cellules somatiques et les autres caractères s'avérèrent négatifs, variant de modéré à élevé.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».