PSII-8 Defining pig sort loss with a simulation of various marketing options of pigs with the assumption that marketing cuts improve variation in carcass weight and leanness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study offers clarification on pig sort loss and associated marketing strategies using a simulated pig marketing modeling system. The objective was to investigate the economic variability associated with marketing strategies using the simulated pig marketing models. Typically, individual pigs are assessed by measuring carcass weight and predicted leanness, which is then incorporated into a two-factor grid for producer payment, providing incentives for producers who consistently produce desirable carcasses and discounts for producers who produce inconsistent or undesirable carcasses. The simulation considered six producers with the presumption that each had a maximum capacity for 4,800 grow-finish pigs, in order to imitate commercial finishing barns with 48 pens of roughly 100 pigs per pen. The simulation dataset was created using a random number generator with the inverse of the cumulative normal distribution function on Microsoft Excel (Microsoft Inc., USA) with a targeted carcass weight (102.86 kg) and average predicted lean (60%) based on industry averages and previous research studies. Under the assumption that variability in carcass weight and predicted leanness decreased with the addition of each marketing cut, the simulation incorporated a standard deviation reduction of 20% per increase of one marketing cut for both carcass weight and predicted leanness of the population of pigs marketed on a given day. Consequently, there was an increase in profitability; as well as, a decrease in pig sort loss (defined with both carcass weight and predicted leanness) with each marketing cut, but these profitability improvements diminished (as a percentage improvement) with each additional marketing cut. Finally, this simulation provides an appropriate framework and the necessary equations to allow repetition of the different parameters and marketing grid specifically related to an individual producer and processing facility. Thus, helping the industry gain a better understanding of how market cuts can decrease variation and consequently improve profitability.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».