Integrating Record Keeping with Whole Farm Nutrient Mass Balance: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
<p>A whole farm nutrient mass balance (NMB) assessment gathers information on farm characteristics, nutrient imports and exports; provides indicators of farm production efficiency, potential environmental footprint; and helps identify opportunities for management improvements. Simplifying the data collection process facilitates wider NMB adoption. Our objectives were to: (1) integrate the NMB assessment into “Fields and Crops Manager”, an on-farm crop management program; (2) evaluate existing, on-farm, software packages for their ability to supply data for the assessment; and (3) document farmer response prior to and after conducting an NMB with the integrated record system. Software evaluated included the DRMS DHI-202 Herd Summary report, Centerpoint Accounting, PCDART and Quickbooks Accounting software, FeedWatch and TMR Tracker feeding systems, and Dairy Comp 305 herd management software. Six dairy farmers participated in the evaluation. The NMB results were presented and discussed in group meetings with each farmer. The records in the Fields and Crops Manager program and other software packages were not complete enough to allow for automated transfer of data into the NMB tool. Instead, the new NMB function within Fields and Crops Manager was used as a platform to enter, calculate, and store the NMB. Despite initial hesitation about participating, all six farmers concluded that (1) the NMB assessment was worth the data collection effort; and (2) meetings with farm advisors (crop planner, nutritionist) greatly improved the value of the NMB. The biggest obstacle to calculating NMBs can be overcome if purchases are recorded in the farm’s accounting software as invoices are entered.</p>
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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 | 0,000 |
| 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 ».