Improving Market Selection for Fed Beef Cattle: The Value of Real‐Time Ultrasound and Relations Data
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of value‐based marketing has provided the industry with the means to price cattle based on their desired attributes and has provided an alternative marketing channel for producers to select. Gains can be made by selecting animals that will be “in the grid” for value‐based marketing channels while screening out animals that won't and sending them to dressed‐value or live‐weight marketing channels. This study estimates the gains from using real‐time ultrasound (RTU) as well as information on graded animal relations (i.e., animals that have the same parentage slaughtered and graded in previous years) to predict carcass quality and yield grades prior to slaughter. These predictions are used in an optimization model designed to select the marketing channel for individual animals that will maximize returns. The optimal marketing strategy from this study involves a mix of live‐weight, dressed‐weight and grid sales methods rather than marketing all of the animals together. The results suggest that increases in returns in the range of $0.61–27.26 per head from using relations data, $9.04‐16.75 per head from using RTU measures and $11.27‐27.93 per head from using both to selectively market beef animals. These estimates do not account for the gains that could be obtained from using RTU to improve market timing, i.e., to time when the animal will grade best.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».