A typological characterization of Canadian beef cattle farms based on a producer survey
Notice bibliographique
Résumé
The diverse nature of beef production was captured by establishing a farm typology based on an extensive survey of 1005 Canadian farms in 2011. The survey provided information on the type of operation, cattle numbers, feed storage and management, manure management, land use, producer demographics and attitudes to risk, and technology adoption. Principal component analysis and cluster analysis were used to understand the relationships among variables and to statistically identify farm types. A total of 41 diagnostic variables from 133 survey questions were used to define 16 principal components explaining 68% of the variation. Cluster analysis yielded eight major clusters as distinct farm types. The largest number of farms (37%) was grouped as small-scale, part-time cow–calf operations. Mixed operations (crop–beef) were next most frequent (22%), followed by large cow–calf backgrounding (18%) and diversified cow–calf operations that included crop–beef mixed operations as well as off-farm activities (11%). Cow–calf operations that finished calves comprised 8% of the total farms surveyed. Extensive cow–calf backgrounding operations, large backgrounding/finishing operations, and large finishing operations represented the remaining 3% of the farms. The typology not only provides a strategy by which the Canadian beef cattle industry can be characterized, but also improves understanding of the diversity of farm management practices to help develop policies and beneficial management practices.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».