The Association of Herd Milk Production and Management with a Return-Over-Feed Index in Ontario Dairy Herds
Notice bibliographique
Résumé
Associations of herd milk production and management variables to a return-over-feed (ROF) herd profit index were examined among 95 dairy farms. The ROF index is derived from 2 important determinants of profit on dairy farms: milk income and feed cost. All producers were participants in the Dairy Herd Improvement (DHI) ROF program in Ontario, Canada during 2002. Nutrition, housing, health, and other management data were collected through a phone survey of herd managers. Herd milk production, milk component percentages, and somatic cell count data were obtained from the Ontario DHI database. The linear regression model accounting for significant variation in ROF with highest R2 (0.66) included standardized milk production, milk protein percentage, milk fat percentage, and use of monensin in lactating cow rations. A 1-kg increase in standardized milk production (kg/d per cow) or a 0.1 percentage unit increase in milk protein was associated with $0.35/d per cow or $0.26/d per cow increase, respectively, in the ROF of the dairy herd. However, a 0.1 percentage unit increase in milk fat was associated with a $0.10/d per cow decrease in ROF, probably because of a negative association of milk fat with milk yield. Use of monensin in lactating cow rations was associated with a $0.39/d per cow increase in ROF. In a separate model (R2 = 0.27) that examined management factors independent of production variables, herds using 3 times daily milking had a $1.25/d per cow higher ROF vs. herds using twice daily, whereas use of an Escherichia coli mastitis vaccine was associated with $0.59/d per cow higher ROF. Production-related variables accounted for more variation in the ROF index than management variables, and the latter, e.g., use of monensin, only marginally increased R2 of production-based regression models.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».