Bibliographic record
Abstract
Les évaluations génétiques pour le mois d’avril 2018, calculées par le Réseau laitier canadien, et l’information sur les troupeaux laitiers et les relevés de lactation des vaches Holstein provenant de Lactanet, ont été utilisés pour (i) calculer les écarts de sélection génétique (ÉSG) réalisés pour les traits économiquement importants pour les troupeaux Holstein, Ayrshire, Jersey et Suisse Brune au Canada, (ii) étudier les intervalles de générations dans quatre populations de vaches laitières, (iii) estimer les paramètres génétiques de la production laitière, du poids des vaches en lactation, de la cote de cellules somatiques (CCS) et des traits indicateurs de profit chez les vaches Holstein au Québec, et (iv) développer un prototype d’outil et un modèle de visualisation pour surveiller la sélection réalisée dans les troupeaux laitiers individuels. Une nouvelle approche qui serait plus pertinente pour les producteurs laitiers a été utilisée pour calculer les ÉSG des traits d’importance économique. D'importants ÉSG ont été obtenus pour la production, la durabilité, la santé, les traits de fertilité et l'indice de performance à vie (IPV). De plus grandes sélections ont été réalisées dans les méthodes de sélection femelle à mâle (DB) et mâle à mâle (SB) comparativement à d'autres méthodes; peu ou pas de sélection a été réalisée pour la production, la durabilité et les traits de santé dans la méthode femelle à femelle (DC) dans les quatre races de bovins laitiers. Mis à part l’année de conception (YOC), les autres facteurs non génétiques n'avaient majoritairement pas d'importance sur l’ÉSG réalisé pour les traits économiquement importants alors qu'il existait des variations significatives entre les troupeaux dans leur ÉSG réalisé. Les intervalles de génération (L) dans les quatre méthodes de sélection ont diminué de 1980 à 2016. Il y a eu des réductions de 55 %, 41 %, 46 % et 38 % du L total dans les populations de Holstein, Ayrshire, Jersey et Suisse Brune entre 1980 et 2016, respectivement. Une proportion importante des réductions de L s'est produite au cours des huit dernières années (2009 à 2016). Le troupeau et l'interaction entre l’année de naissance et le troupeau expliquent une proportion significative des variations de L. Cette étude a démontré que les troupeaux qui utilisent de jeunes taureaux d’insémination artificielle pour la reproduction augmentent leur progrès génétique annuel à un rythme plus rapide.Les données de la première à la quatrième lactation des vaches Holstein au Québec ont été utilisées pour estimer les paramètres génétiques et phénotypiques de la production laitière, de la CCS, du poids des vaches en lactation (BWT), de la valeur cumulative du lait (MV), du coût cumulatif des aliments (FC) et de la marge sur le coût des aliments (MOFC). Les estimations de l'héritabilité pour les traits de production laitière, BWT, MV et MOFC étaient modérées tandis que l'héritabilité pour le CCS et FC était faible. On a tenté d'illustrer qu'il est possible de ralentir ou d'arrêter les tendances génétiques croissantes du poids des vaches en incorporant les traits de la production laitière en utilisant un indice de sélection simple.Finalement, un prototype d'outil et de modèle de visualisation ont été mis au point pour aider les producteurs laitiers et les conseillers à surveiller l’ÉSG dans leurs troupeaux et à comparer leur sélection à certains repères. Le concept de ce prototype d'outil est applicable à toutes les espèces animales pour lesquelles des évaluations génétiques sont régulièrement calculées et publiées. Nous nous attendons à ce que les producteurs utilisent cet outil logiciel pour surveiller la sélection qu'ils font dans leurs troupeaux et apporter des changements s'ils vont dans une direction non voulue
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".