Producer experience with transitioning to automatic milking: Cow training, challenges, and effect on quality of life
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Despite the growing popularity of automatic milking systems (AMS), or milking robots, in Canada, little documentation is available on how Canadian dairy producers experience the transition to this milking technology. The objective of this national study was to document the experiences of Canadian dairy producers during the transition to, and use of, AMS. This paper reports on producers' experiences with cow training, challenges during the transition and their solutions, and effect of the AMS on quality of life. The AMS producers (n = 217) were surveyed from 8 Canadian provinces. Overall, producers experienced a positive transition to AMS. Producers perceived that AMS improved profitability, quality of their lives and their cows' lives, and had met expectations, despite experiencing some challenges during transition such as learning to use the technology and data, cow training, demanding first few days, and changing health management. Less than half of the AMS producers (42%) trained cows or heifers to use the AMS before the first milking with the robot. Producers who implemented training before first milking reported that it took an average of 1 wk to train a cow or heifer to use the AMS. Producers reported it took a median of 30 d for an entire herd to adapt to the AMS, whether or not cow training took place. On average, 2% of a herd was culled for not adapting, or not voluntarily milking, when otherwise physically and behaviorally normal. With AMS, producers suggested they gained more time flexibility, found work to be less stressful and physically demanding, found employee management easier, and had improved herd health and management. The vast majority (86%) of producers would recommend others to transition to AMS.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle