Validation of Feed and Manure Data Collected on Wisconsin Dairy Farms
Notice bibliographique
Résumé
An on-farm study of 54 representative Wisconsin dairy farms was conducted to evaluate the influence of biophysical and socioeconomic factors on overall feed, fertilizer, and manure nutrient use. This report validates 1) how well data on cow diets, feed analyses, and milk production reflected established feed-milk-manure relationships; and 2) how well farmer-recorded data on manure land application reflected literature values of manure N and P excretion, collection, and loss. Calculated feed N and P use efficiencies (18 to 33% and 18 to 35%, respectively) fell within ranges expected for dairy farms. This suggested that our on-farm methods of data collection provided reliable information on relationships among feed N and P intake, secretions in milk, and excretion in manure. On stanchion farms, there were no differences between farmer estimates (kg/farm) of manure P collected (1,140) and land-applied (1,210) and what would be calculated from the literature (1,340). On freestall farms, there were no differences in amounts (kg/farm) of manure P collected (2,889), land-applied (2,350), or literature estimates (2,675). Manure P applications (kg/ha) to tilled cropland would be similar using either farmer estimates of manure collected and land-applied, or literature estimates. The data provided a snapshot of Wisconsin industry practices, as well as information on the range of feed and manure management practices on individual dairy farms. Improvements to data collection methods would require increased skill and training of both farmers and those responsible for assisting farmers in on-farm data collection and analyses.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».