187 Utilizing automation to improve efficiency, health, and production in the dairy industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The dairy industry has an increasing availability of equipment that is readily available for the automation of management tasks, including milking and feeding, as well as the monitoring of dairy cow behavior. Such automation not only has the ability to improve production and time efficiency on farm, but also increases our ability to monitor individual cows. Rapid adoption of automated (robotic) milking systems (AMS) is a good example of such benefits. Producers who have adopted this technology suggest they gain more time flexibility, find work to be less stressful and physically demanding, and report improved quality of their own life as well as that of their cows. At the same time, adoption of AMS may be associated with improvements in cow health and productivity. Similar findings apply for the adoption of automated milk feeders for dairy calves. The adoption of automated milk feeders has been done in effort to provide higher milk allowances, and thus raise healthier and better growing calves, reduce labor, and improve working conditions on farm. While less studied, automation in feeding of lactating cows also holds much promise for improving feeding accuracy and precision; thus not only reducing labor needs, but also having positive effects on cow production and efficiency. Finally, there is also rapid adoption of automated technologies for individual behavioral monitoring of dairy cows. These technologies have widely been adopted for estrus detection. In addition, they are also useful for detection of health disorders, both in occurrence and in advance of clinical symptoms. This, in turn, allows producers to identify and implement prevention and treatment protocols at earlier time points. It is anticipated that in the future such behavioral monitoring will play a larger role in terms of informing management decisions on farm.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».