Automatic Milking Systems, Farm Size, and Milk Production
Notice bibliographique
Résumé
Automatic milking systems (AMS) offer relief from the demanding routine of milking. Although many AMS are in use in Europe and a few are used in the United States, the potential benefit for American farms is uncertain. A farm-simulation model was used to determine the long-term, whole-farm effect of implementing AMS on farm sizes of 30 to 270 cows. Highest farm net return to management and unpaid factors was when AMS were used at maximal milking capacity. Adding stalls to increase milking frequency and possibly increase production generally did not improve net return. Compared with new traditional milking systems, the greatest potential economic benefit was a single-stall AMS on a farm size of 60 cows at a moderate milk production level (8600 kg/cow). On other farm sizes using single-stall type robotic units, losses in annual net return of 0 dollars to 300 dollars/cow were projected, with the greatest losses on larger farms and at high milk production (10,900 kg/cow). Systems with one robot serving multiple stalls provided a greater net return than single-stall systems, and this net return was competitive with traditional parlors for 50- to 130-cow farm sizes. The potential benefit of AMS was improved by 100 dollars/cow per year if the AMS increased production an additional 5%. A 20% reduction in initial equipment cost or doubling milking labor cost also improved annual net return of an AMS by up to 100 dollars/cow. Annual net return was reduced by 110 dollars/cow, though, if the economic life of the AMS was reduced by 3 yr for a more rapid depreciation than that normally used with traditional milking systems. Thus, under current assumptions, the economic return for an AMS was similar to that of new parlor systems on smaller farms when the milking capacity of the AMS was well matched to herd size and milk production level.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».