Electronic identification: Applications in beef production and research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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-lock TM 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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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle