Estimating the Implicit Prices of Beef Cattle Attributes: A Case from Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Pressures on beef producers to provide lean beef of consistent quality have been mounting in recent years. Yet this requires beef breeders to alter and broaden cattle improvement objectives to include carcass merit traits. They need information on heritability and the values associated with genetic traits in order to effectively do this. This study estimates the implicit prices in east‐central Alberta, Canada, for bull attributes using a hedonic pricing model. The results indicate that the most important bull attributes to buyers (breeders) in this region are sale weight, birth weight and scrotal circumference. Also important are ribeye area and average daily gain. Selection of these attributes conforms with expectations because they are moderately to highly heritable and are associated with improved fertility and reproduction, reduced production costs and higher returns. In addition, the results suggest that breeders have been changing selection emphasis away from reproduction traits and toward carcass traits associated with improved production efficiency and consumer demand. Depuis quelques années, les producteurs subissent des pressions grandissantes pour fournir du bœuf maigre de qualité uniforme. Ces pressions contraignent les éleveurs à modifier et àélargir leurs objectifs d'hybridation en y incluant les caractères génétiques qui codent les paramètres de la carcasse. Pour y arriver, les éleveurs ont besoin de renseignements sur l'héritabilité et la valeur des caractères en question. Dans cet article, le prix implicite des attributs des taureaux dans le centre‐est de l'Alberta est estimé selon un modèle hédoniste. Les attributs les plus importants pour les acheteurs (éleveurs) de la région sont le poids à la vente, le poids à la mise bas et la circonférence du scrotum. Comptent aussi pour beaucoup la surface du faux‐filet et le gain quotidien moyen. La sélection de tels attributs est conforme aux prévisions, car il s'agit de caractères très héréditaires qu'on relie à une fertilité accrue et de meilleures aptitudes à la reproduction, done à une réduction des coûts d'élevage et à un rendement plus élevé. Par ailleurs, les résultats de l'analyse laissent croire que les éleveurs ont réorienté leurs programmes de sélection, laissant de côté les aptitudes à la reproduction pour les paramètres de la carcasse associés à un meilleure productivité et à la demande des consommateurs.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».