Reproductive management practices on dairy farms: The Canadian National Dairy Study 2015
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this cross-sectional study were to characterize reproductive management practices on Canadian dairy farms and describe differences based on regional and demographic factors. A questionnaire was offered to all licensed Canadian dairy producers and included 189 questions regarding producer and farm background information, herd dynamics, biosecurity, disease prevalence, calf health, animal welfare, milking practices, reproduction, and internet use. Twenty-four questions were related to estrus detection, hormonal protocols for reproduction, insemination, and pregnancy diagnosis. A total of 1,373 producers responded to the survey, representing a response rate of 12.5%. Estrus detection practices in lactating cows were associated with herd size, barn type, region, organic production, breeding method, and age of respondent. The most commonly used estrus-detection method in cows was visual (51.0% of farms for first insemination; 45.5% for subsequent inseminations). Estrus detection for nulliparous heifers was associated with herd size, barn type, region, and breeding method, with visual detection also the most common method for heifers (71.3% of farms). Eighty percent of farms used strictly artificial insemination, 2.8% used natural service only, and 16.8% used a combination of artificial insemination and natural service. Breeding method was associated with herd size, barn type, region, and education level of the respondent. Pregnancy diagnosis method was associated with herd size, barn type, region, and organic production. Ultrasound was the most commonly used method of pregnancy diagnosis (used by 52.2% of farms). Sixty-nine percent of farms rechecked cows for pregnancy, and rectal palpation was the most commonly used method (employed by 48.7%). Reproductive management practices vary considerably among Canadian dairy farms and decisions are associated with farm-level factors, including region, herd size, and barn type, as well as producer-level factors, such as age, managerial role, and education level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».