162 Raising your kids the right way: A survey of rearing practices in Canadian dairy goat farms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Kid rearing is the foundation of goat milk production, yet little is known about how to raise replacement does efficiently to make healthy and productive dairy animals. This study aimed to identify the common rearing practices of Canadian commercial dairy goat farms (≥40 goats/farm), from birth to weaning, and to determine best management practices to improve herd performances. A survey was sent to dairy goat producers across Canada by post or email, and 104 respondents were selected for analysis. The 70-questions survey collected information regarding kidding management, care of the newborn, feeding in the preweaning period, housing, weaning and herd performances. Respondents were from Ontario (69%), Quebec (22%) and the Western provinces (9%). Farm sizes ranged from 42 to 2,500 (median: 190) goats, and most producers (64%) were relatively new to goat milk production (≤10 yrs). A large amount of variation in rearing practices was seen across farms. Ad libitum milk was offered on 55% of farms, and there was no consistency as to when concentrates, forages and water were first offered to kids. Weaning criteria was predominantly a mix of age and weight of the kid (36%), followed by age only (27%) and weight only (22%). Weaning age varied between 4.5 and 20 (median: 8) wks and weaning weight varied between 9 and 35 (median: 15) kg. Weaning methods ranged from abrupt (37%) to different progressive strategies (20% skipping milk feedings, 19% reducing milk quantity, and 10% diluting milk with water). This research provides the dairy goat industry with information concerning current common kid rearing practices used on Canadian goat farms, and the lack of consensus indicates that further research is necessary to determine and refine the best kid rearing practices for Canadian farms.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».