Perception of consultants, feedlot owners, and packers regarding management and marketing decisions on feedlots: a national survey in Brazil (Part II)
Notice bibliographique
Résumé
Research interviews with agribusiness professionals are carried out in several countries for updating and developing technologies. This study aimed to investigate the perception of Brazilian feeders regarding management and marketing tools used in the feedlot industry. Interviews were conducted with groups: nutritionist-consultants (n = 23), feedlot owners (n = 21), and packer-owned feedlots (n = 8). Roughly 58% of the interviewees worked with two cycles of animals per year. Roughly 80% of animals on feedlots were males, with 73% of the respondents having fed only intact males and 75% of the animals were Nellore breed. Among the criteria used for pen formation, weight was the most common (75%). The use of computational tools for feedlot management (71%) and diet formulation (69%) were found to be common, although interviewees did not use any software to characterize feeder animals. In 44% of the respondent feedlots, animals that reached the desired weight and degree of finish were removed for slaughter, whereas the unfinished animals remained in the same pen. We found that a need, therefore, exists to develop efficient strategies for forming homogeneous pens upon animal entry onto feedlots, and maintaining homogenous pens upon the exit of animals for slaughter.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».