Current status, challenges and prospects for dairy goat production in the Americas
Notice bibliographique
Résumé
Dairy goat production continues to be a socially, economically and culturally important part of the livestock industry in North, Central and South America and the Caribbean islands. Goat milk, cheese and other dairy products offer consumers food products with nutritional, health and environmental benefits. In North America, Mexico produces the greatest volume of goat milk, but most is for family or local consumption that is typical of a mixed farming system adopted by subsistence farmers in dry areas. The United States is not yet a large global goat milk producer, but the sector has expanded rapidly, with dairy goat numbers doubling between 1997 and 2012. The number of dairy goats has also increased dramatically in Canada. Commercial farms are increasingly important, driven by rising demand for good quality and locally sourced goat cheese. In South America, Brazil has the most developed dairy goat industry that includes government assistance to small-scale producers and low-income households. As of 2017, FAO identified Haiti, Peru, Jamaica, and Bolivia as having important goat milk production in the Western Hemisphere. For subsistence goat producers in the Americas on marginal land without prior history of chemical usage, organic dairy goat production can be a viable alternative for income generation, with sufficient transportation, sanitation and marketing initiatives. Production efficiency, greenhouse gas emission, waste disposal, and animal welfare are important challenges for dairy goat producers in the Americas.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».