Electronic identification: Applications in beef production and research
Notice bibliographique
Résumé
Individual identification of beef cattle is not new to the Canadian beef industry, as traceback systems played a pivotal role in the eradication of bovine tuberculosis in the 1940s and 1950s and brucellosis in the 1970s and 1980s. Recent concerns over animal health (e.g., bovine spongiform encephaolopathy), export markets, product consistency, meat quality (e.g., tenderness, marbling) and safety (e.g., Escherichia. coli 0157:H7, Salmonella spp.) make reestablishment of a traceback system a logical approach to assuring consumer confidence in Canadian beef. Originally, simple Kurl-lockTM ear tags with a unique number were used to trace individuals back to their herd of origin. Although useful for addressing disease concerns, this system did not lend itself to compiling additional information (e.g., growth performance, animal health, breeding programs, carcass quality) for use in management or marketing decisions. More sophisticated electronic identification systems can readily interface with computers and make information management an even more pivotal component of beef production. Several electronic identification systems (e.g., bar codes, radio frequency identification, read–write systems) are being assessed for their effectiveness for identifying individual cattle under production conditions. In research applications, this technology has the potential for individual animals to become the experimental unit under group housing conditions. By combining electronic identification technology with devices that measure physiological (e.g., temperature, pH, body weight, feed intake) parameters, researchers will be able to collect data in natural production environments that were previously only obtainable under controlled experimental conditions with a limited number of animals. Key words: Electronic identification, beef, traceback, radio frequency identification
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».