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Enregistrement W2113702825

Automatic and frequency-programmable systems for feeding tmr: state of the art and available technologies

2010· article· en· W2113702825 sur OpenAlexaboutno aff
Carlo Bisaglia, F. Nydegger, A. Grothmann, J.C.A.M. Pompe

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTotal mixed rationAgricultural scienceWork (physics)Control (management)EngineeringOperations managementAgricultural engineeringAnimal scienceComputer scienceEnvironmental scienceBiologyMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feeding Total Mixed Rations (TMR) or Partial Mixed Ration (PMR) has become a common practice for dairy cows as a result of the benefits for the animals and the labour savings for farmers. Characteristic for this feeding system are the - trailed or self propelled - man-operated mechanical mixers. Besides the advantages of the TMR technique, it has the same drawback as most traditional ad libitum feeding systems that the discharge of feed is limited to once, maximum twice a day. During the last 3-5 years, technologies for automatically feeding cows with TMR or PMR have grown in popularity. More than 15 manufacturers are working worldwide on different designs for automatic TMR/PMR feeding systems (AFS) while an estimated 300-400 farms have adopted this technology, mostly located in Northern Europe, Canada and Japan. The different manufacturers offer a wide range of technical solutions. Some of the most important aspects that characterize these systems include the possibility of a variable frequency drive to modulate the ration, to control the feeding times, to stimulate the cow activity and to manage the composition of the total daily ration with the objective to control the feed intake. Management possibilities and work quality seem to be strongly affected by available technical solutions. This paper provides a proposal for the classification of different AFS's and suggestions for future research on feeding strategies; it also focuses on daily feeding frequency and the time intervals between distributions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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