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Enregistrement W2885044375 · doi:10.3168/jds.2018-14662

Producer experience with transitioning to automatic milking: Cow training, challenges, and effect on quality of life

2018· article· en· W2885044375 sur OpenAlexafffundabout
C. W. Tse, Herman W. Barkema, T.J. DeVries, J. Rushen, E. Vasseur, Edmond A. Pajor

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of GuelphUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of GuelphDairy Farmers of ManitobaDairy Farmers of CanadaFaculty of Veterinary Medicine, University of CalgaryUniversity of SaskatchewanUniversité Laval
Mots-clésMilkingHerdAutomatic milkingBusinessFlexibility (engineering)Work (physics)Agricultural scienceQuality (philosophy)DocumentationDairy industryOperations managementAnimal scienceEngineeringIce calvingEconomicsComputer scienceBiologyManagementFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations51
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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