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Enregistrement W172970169

SUSTAINABILITY OF ORGANIC DAIRYING IN CANADA

2006· article· en· W172970169 sur OpenAlexaboutno aff
Derek H. Lynch, Cory Roberts, Paul Voroney

Notice bibliographique

RevueOrganic Eprints (International Centre for Research in Organic Food Systems, and Research Institute of Organic Agriculture) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientProductivitySustainabilityLivestockCroppingAgricultural scienceHerdPastureNutrient managementManureAgronomyEnvironmental scienceAgroforestryGeographyAnimal scienceBiologyAgricultureForestryEcologyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The distinctive production characteristics and economic performance of organic dairy farms in central Canada has been documented, but the sustainability of these systems with respect to farm nutrient flows is less well understood. We have assessed farm management, livestock productivity, and nutrient status of fifteen long term (>10y) certified organic dairy farms in Ontario, Canada. Farm size, herd size and herd productivity averaged 110 ha, 52 cows and 8207 kg milk cow yr-1, respectively. Cropping composition differed little between farms, with pasture and forage accounting for an average of 65% of the cropped landbase. Annual farm nutrient budgets (inputs-outputs) over two years (2003-2005) for N, P and K were 52, 1 and 11 kg ha-1 yr-1, respectively. The majority (13) of farms had positive K budgets with half of the farms recording negative annual P budgets. Nutrient budget results were supported by soil fertility data generated by sampling 80% of farm fields (n=225). Overall, these results contrast strongly with large nutrient surpluses reported for more intensive, confinement-based dairy farms throughout N. America, but suggest a challenge to remain sustainable over the longer term for the 50% of these farms adopting a broadly ‘self-sufficient’ approach, and importing little P (0 - 2.5 kg ha-1 yr-1) as feed and feed supplements.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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