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Enregistrement W1977796759 · doi:10.1071/ea04143

Opportunities for future Australian dairy systems: a review

2005· review· en· W1977796759 sur OpenAlexaff
S.C. García, W. J. Fulkerson

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Experimental Agriculture · 2005
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensBC Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityDairy farmingProduction (economics)AgricultureBusinessEnvironmental management systemOrder (exchange)Agricultural economicsNatural resource economicsEconomicsIrrigationEconomic growthGeographyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last decade, Australian dairy farmers have been challenged to increase total factor productivity (the ratio between the rate of increase in total output and the rate of increase in the use of all inputs) in order to attenuate the negative effects of a steady decline in the terms of trade over the same period of time. Overall, the increase in total factor productivity has been low (1.5%) and farmers are questioning the most appropriate production system for the future. In an attempt to address this central question, we first identified the nature of the key pressures dairy farmers in Australia are likely to face in the future, namely labour and feed related issues. We then discuss major opportunities for developing new dairy production systems based on increased efficiency in the use of land and cows and on increasing the efficiency of labour management and lifestyle. We do not attempt to provide the best futuristic option for dairy systems in Australia. Instead, this review discusses key areas of the production system with potential to impact positively on any or all the physical, economic and labour-related aspects of modern dairy farming. By so doing, this review highlights the research questions that need to be addressed now in order to provide Australian dairy farmers with improved tools to manage their production systems in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations105
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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