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Enregistrement W2073073857 · doi:10.1071/rj07003

Meeting water requirements of cattle on the Canadian prairies1

2007· article· en· W2073073857 sur OpenAlexaffabout
D. M. Veira

Notice bibliographique

RevueThe Rangeland Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivestockEnvironmental scienceRiparian zoneWater qualityAridProductivitySurface waterGrazingVegetation (pathology)Water supplyHabitatWater resource managementAgroforestryEnvironmental protectionBusinessEnvironmental engineeringGeographyEcologyForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines some of the issues producers have in meeting the drinking water requirements of livestock on the Canadian prairies where they are dependent on varied ground and surface water sources. In supplying water for their cattle, producers often have problems that can affect their present and future operations. Water quality is one such problem as it can affect both the health and performance of livestock. The impact of the water quality in earthen reservoirs, the presence of sulphates in both surface and ground water, and toxins from cyanobacteria all have the potential to reduce herd productivity in the Canadian prairies. Another concern is the impact that grazing cattle can have on riparian vegetation, stream morphology, fish habitat and pollution of waterways. Damage is often caused by uncontrolled and season long grazing of cattle along water courses; options for controlling the damage are discussed. Finally, competition for a diminishing supply of water in the semi-arid Canadian prairies will become a major problem in the future. To remain viable and competitive, the livestock industry will have to develop and adopt strategies to address these issues.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,137

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations5
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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