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Enregistrement W2164731083 · doi:10.3168/jds.2012-6354

Invited review: Sustainability of the US dairy industry

2013· review· en· W2164731083 sur OpenAlexaff
M.A.G. von Keyserlingk, N. P. Martin, E. Kebreab, K.F. Knowlton, R.J. Grant, Mark W. Stephenson, C.J. Sniffen, Joseph P. Harner, A.-D. G. Wright, Stephen Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2013
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesPennsylvania State UniversityElanco Animal HealthUniversity of Pennsylvania
Mots-clésSustainabilityBusinessAgricultureAnimal welfareOddsScrutinyProduction (economics)Agricultural economicsNatural resource economicsEconomicsPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The US dairy industry has realized tremendous improvements in efficiencies and milk production since the 1940s. During this time, farm and total cow numbers have decreased and average herd size has increased. This intensification, combined with the shift to a largely urban public, has resulted in increased scrutiny of the dairy industry by social and environmental movements and increased concern regarding the dairy industry's sustainability. In response to these concerns, a group of scientists specializing in animal welfare, nutrient management, greenhouse gas emissions, animal science, agronomy, agricultural engineering, microbiology, and economics undertook a critical review of the US dairy industry. Although the US dairy system was identified as having significant strengths, the consensus was that the current structure of the industry lacks the resilience to adapt to changing social and environmental landscapes. We identified several factors affecting the sustainability of the US dairy industry, including climate change, rapid scientific and technological innovation, globalization, integration of societal values, and multidisciplinary research initiatives. Specific challenges include the westward migration of milk production in the United States (which is at odds with projected reductions in precipitation and associated limitations in water availability for cattle and crops), and the growing divide between industry practices and public perceptions, resulting in less public trust. Addressing these issues will require improved alignment between industry practices and societal values, based upon leadership from within the industry and sustained engagement with other interested participants, including researchers, consumers, and the general public.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations258
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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