How benchmarking motivates farmers to improve dairy calf management
Notice bibliographique
Résumé
Dairy calves often receive inadequate colostrum for successful transfer of passive immunity and inadequate milk to achieve their potential for growth and avoid hunger, but little is known about what motivates farmers to improve calf management around these concerns. Our aim was to assess if and how access to benchmarking reports, providing data on calf performance and peer comparison, would change the ways in which farmers think about calves and their management. During our study, 18 dairy farmers in the lower Fraser Valley (British Columbia, Canada) each received 2 benchmark reports that conveyed information on transfer of immunity and calf growth for their own calves and for other farms in the region. Farmers were interviewed before and after receiving their benchmarking reports to gain an understanding of how they perceived access to information in the reports. We conducted qualitative analysis to identify major themes. Respondents generally saw having access to these data and peer comparisons favorably, in part because the reports provided evidence of how their calves were performing. Benchmarking encouraged farmers to make changes in their calf management by identifying areas needing attention and promoting discussion about best practices. We conclude that some management problems can be addressed by providing farmers better access to data that they can use to judge their success and inform changes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».