Identifying management and disease priorities of Canadian dairy industry stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to identify the key management and disease issues affecting the Canadian dairy industry. An online questionnaire (FluidSurveys, http://fluidsurveys.com/) was conducted between March 1 and May 31, 2014. A total of 1,025 responses were received from across Canada of which 68% (n=698) of respondents were dairy producers, and the remaining respondents represented veterinarians, university researchers, government personnel, and other allied industries. Participants were asked to identify their top 3 management and disease priorities from 2 lists offered. Topics were subsequently ranked from highest to lowest using 3 different ranking methods based on points: 5-3-1 (5 points for first priority, 3 for second, and 1 for first), 3-2-1, and 1-1-1 (equal ranking). The 5-3-1 point system was selected because it minimized the number of duplicate point scores. Stakeholder groups showed general agreement with the top management issue identified as animal welfare and the number one health concern as lameness. Other areas identified as priorities were reproductive health, antibiotic use, bovine viral diarrhea, and Staphylococcus aureus mastitis with these rankings influenced by region, herd size, and stakeholder group. This is the first national comprehensive assessment of priorities undertaken in the Canadian dairy industry and will assist researchers, policymakers, program developers, and funding agencies make future decisions based on direct industry feedback.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».