Management practices on organic and conventional dairy herds in Minnesota
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to describe and compare husbandry practices on organic and conventional dairy farms of similar sizes in Minnesota. Organic (ORG, n=35), same-sized conventional (SC, n=15, <200 cows) and medium-sized conventional (MC, n=13, ≥200 cows) dairy herds were visited in 2012, and farmers were interviewed once about their farm, herd demographics, and herd management practices concerning nutrition, housing, and reproductive programs. Organic farms had been established as long as conventional farms, and ORG producers had most commonly selected ORG farming because of a negative perception of pesticides for human health. The distribution of cattle breeds and ages differed across farm types. Organic farms had more crossbred cows and a greater number of older cows than conventional farms, who had mainly Holstein cattle. Organic farms did not dock tails, were more likely to use breeding bulls, and were less likely to conduct pregnancy diagnoses in cattle. All conventional farmers fed corn, corn silage, and hay, but no forage or feed supplement was fed by all ORG farms with the exception of pasture. Kelp was supplemented on most ORG farms but on none of the conventional farms. In summary, although there were differences across farm types regarding the use of pasture, feeds, and feed additives, breed and age distribution, reproductive management, and the use of tail docking, observations in other management areas showed large overlap across herd types.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».