Population structure and genetic parameters of trait time class in race of Quarter horses
Bibliographic record
Abstract
A raça Quarto de Milha (QM) teve seus primeiros exemplares criados no Brasil em 1956, cujos pais foram importados dos Estados Unidos, com fundação da associação dos criadores em 1969, totalizando mais de 415 mil animais registrados e destes 45% são puros. A raça apresenta-se como versátil para trabalho, conformação e corrida, atributos que a tornam como de escolha entre os criadores e de maior população equina nacional. Apesar disto, poucos estudos foram realizados na raça, particularmente acerca da variabilidade genética. Os objetivos do estudo foram obter informações da estrutura populacional da raça QM no Brasil e estimar os parâmetros genéticos da característica Classe de Tempo (CT), relacionada com a performance em corridas de equinos em diferentes distâncias. O escore aplicado a CT, classifica os animais baseado na comparação percentual de tempo do vencedor de cada páreo. Os dados avaliados foram provenientes da Associação Brasileira de Criadores do Cavalo Quarto de Milha e do hipódromo do Jockey Clube de Sorocaba em São Paulo. A preparação da base de dados e estatística inicial foi realizada no programa SAS, os parâmetros populacionais com o programa ENDOG e os componentes de (co) variâncias e parâmetros genéticos com o programa THRGIBBS1F90. A característica CT foi estabelecida nas corridas com distância de 301 (CT301), 320 (CT320), 365 (CT365) e 402 (CT420) metros e analisada por meio de modelo animal limiar. Os parâmetros populacionais obtidos foram 0,49% de endogamia, 0,29% de parentesco, 9,3 anos de intervalo gerações, a probabilidade de origem dos genes com valor igual a 333 de número efetivo de fundadores, a variabilidade genética total apresentou-se explicada por 7.254 ancestrais, com 161 ancestrais explicando 50%. As estimativas a posteriores da herdabilidade e da repetibilidade, obtidas em análise multicaracterística, foram de 0,52±0,04 e 0,85±0,04 (CT301), 0,48±0,06 e 0,97±0,01 (CT320), 0,56±0,04 e 0,88±0,06 (CT365) e 0,45±0,06 e 0,78±0,04 (CT420), respectivamente. Os valores obtidos indicam que a característica CT pode ser utilizada como critério de seleção e obter rápido ganho genético. A baixa variabilidade genética na raça Quarto de Milha foi evidenciada, sugerindo aos criadores inserção de reprodutores no rebanho.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".