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Enregistrement W3087379894 · doi:10.3168/jds.2020-18430

Perspectives of western Canadian dairy farmers on the future of farming

2020· article· en· W3087379894 sur OpenAlexafffundabout
Caroline Ritter, Katelyn E. Mills, Daniel M. Weary, M.A.G. von Keyserlingk

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCenters for Disease Control and PreventionDairy Farmers of ManitobaGovernment of CanadaCanadian Dairy CommissionDairy Farmers of Canada
Mots-clésFocus groupThematic analysisAgricultureDairy industryDairy farmingBusinessMarketingAppreciative inquiryPublic relationsQualitative researchPolitical sciencePsychologySociologyGeographySocial sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Similar to the situation in many countries, the dairy industry in Canada is challenged by the need to adapt to changing societal demands. An industry-led initiative (Dairy Farmers of Canada's proAction Initative, known as proAction) was developed to respond to this challenge, providing mandatory national standards for on-farm practices. Farmers are more likely to follow such standards if they are aligned with their values and beliefs. The aim of this study was to better understand farmers' perspectives on the future of the Canadian dairy industry, with a focus on the role of mandatory policies such as those related to proAction. Seven focus groups were conducted, with discussions based on the principles of appreciative inquiry. Participants were each asked to write down key words that represent the "must-haves" on dairy farms in 20 yr from now. Although participants were encouraged to focus on aspects directly related to animal care, all answers were accepted. Key words were then used to facilitate a discussion and elicit ideas on how to achieve these must-haves. Particular focus was on the direction that participants believed policy should take to meet these goals. Explorative qualitative analysis was used for the written key words, and transcripts of the audio-recorded focus group discussions were analyzed using thematic analysis. Examples of farm-specific considerations that were raised as future must-haves of animal care on dairy farms included cow comfort, employee management, responsible health management, and use of advanced thechnologies. Participants agreed that objectives can only be achieved through collaboration among farmers and between farmers and researchers, and they regarded citizen education as a promising approach to align differing expectations of the public and farmers. Citizen trust in the dairy industry was considered a must-have, and participants believed that one of the benefits of mandatory policies for animal care is their potential to increase trust. These results may help guide the development of new animal care policies and increase understanding of the perceived legitimacy of new policies by dairy farmers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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