Effect of transitioning to automatic milking systems on producers' perceptions of farm management and cow health in the Canadian dairy industry
Notice bibliographique
Résumé
Automatic milking systems (AMS), or milking robots, are becoming increasingly common, but there is little documentation of how AMS have affected farms as a whole and what challenges and benefits producers are experiencing during their transition to AMS. The objective of this national survey was to document the effect of transitioning to AMS on producer perceptions of change in housing, farm management, and cow health. In total, 217 AMS producers were surveyed from 8 Canadian provinces. Median time since transition for respondents was 30 mo. The mean number of lactating cows per robot was 51 cows, with a median of 2 AMS units per farm. Fifty-five percent of producers built a new barn to accommodate the AMS. Changing housing systems was necessary for 47% of producers, not necessary for 50%, and not applicable to 3% (as the AMS farm was their first farm). Cleaning and feeding practices remained the same. Overall, farms increased herd size from a median of 77 to 85 lactating cows with the transition to AMS. After the transition to AMS, 66% of producers changed their health-management practices. Producers reported either a decrease or no change in rate of clinical mastitis. Reports on change in rate of lameness and total bacterial count varied. Conception rate was reported to have increased for 63% of producers. Culling rate was perceived to have stayed the same for 59% of producers. Overall, producers perceived their transitions to AMS as successful. Findings from this project provide a benchmark of the effects of AMS on important aspects of Canadian dairy farming, as well as provide producers, AMS manufacturers, veterinarians, and dairy advisors with more detailed knowledge on what to expect when transitioning to AMS.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».