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Enregistrement W2804100322 · doi:10.5539/jfr.v7n4p55

Farm Behaviour and Incentives for Animal Welfare: On Stimulating Interest in Cow Life Expectancy by Industry Attentiveness

2018· article· en· W2804100322 sur OpenAlexvenueno aff
Ernst‐August Nuppenau

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal welfareWelfareLife expectancyWillingness to payIncentiveBusinessExpectancy theoryAnimal healthPublic economicsDairy farmingAgricultureEconomicsAgricultural scienceMarketingMarket economyAnimal scienceEnvironmental healthMicroeconomicsGeographyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This contribution deals primarily with a new concept derived from institutional eco­nomi­cs, to improve animal health (eventually welfare, depending on the use of synonyms and actually measu­red as cow life expectancy, i.e. in figures: number of lactations). Based on consumer willingness to pay, it investigates a potential collaboration between a dairy industry whose aim is to diversify products and some farmers whose intention is to request compensation for a change of practices. For fin­ding practical attributes for health, we have a focus on practices promoting numbers of lacta­tions, currently at a low level in conventional farming. We distinguish farm types by str­ategies ask­ing why most farms are primarily aiming at maximal efficiency (feeding concentrates for high milk yields and having no grazing). Vice versa: this has raised public concern because (with big herds, high milk yields and minimal lactations) farmers seem to stress ani­mal welfare. We assume WTP exists for an improvement in animal health (though diffuse so far). I.e. on the one hand as a symptom of crisis, successes for gestation are low (almost half compared to those of farms “caring” for animals). On the other hand better practice can be financed if targeted by WTP. Further assumptions are: even the industry may admit problems with animal health, and within consumers’ and citizens’ circles, there is an increasing awareness and that WTP (finance) may enable private solutions. WTP could be used for those farmers doing better on animal welfare; but so far, markets have failed. We are confronted with different strategic behaviour of farmers (by sectors) whose commencing points (as ob­servation and deliberation) must be a willingness to change practices. A starting point should be insight into beha­viour(al) change and willingness to increase animal health (gestation), yet based on compen­sation. Compensation can be used to get more farmers interested in animal health, but it must be differentiated according to actions for improvement. In an institutional economics analysis of animal welfare, we will work out a concept of optimal compensation, preferably achieving cooperation between a dairy industry and willing farmers to lodge payments received from consumers. It means working on participation of actors in product diversi­fica­tion (milk identified by different sources) and transfer of money to those farmers who are ac­tu­ally working for animal health concerns. The paper further addresses selection of far­ms which manage to achieve set health goals and assure confirmation of achievements in increa­sing health. The goal is to increase the number of lactations. By utilizing contracted numbers of lactations as the basis for modelling a qua­n­­titative criterion which adequately shall reflect aspects of working for animal health (such as feeding practices, grazing, better husbandry (space and straw), caring (stress recovery), etc., is worked out and animal welfare shall improve.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,161
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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