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Enregistrement W3105413005 · doi:10.3168/jds.2020-18455

Graduate Student Literature Review: Challenges and opportunities for human resource management on dairy farms

2020· review· en· W3105413005 sur OpenAlexafffund
Katelyn E. Mills, Daniel M. Weary, M.A.G. von Keyserlingk

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2020
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of ManitobaUniversity of British ColumbiaCanadian Dairy CommissionDairy Farmers of CanadaBoehringer Ingelheim
Mots-clésAccreditationBusinessHuman resource managementHuman resourcesDairy industryCitizen journalismResource (disambiguation)MarketingAgricultural scienceKnowledge managementManagementMedical educationPolitical scienceMedicineEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dairy farms are increasing in size and moving from family to external labor. As such, dairy farmers now have the responsibilities of a human resource manager in addition to caring for their animals. The objective of this paper was to review literature in 5 areas of human resource management of a dairy farm: (1) professional accreditation and professional development, (2) extension activities, (3) the role of the advisor, (4) standard operating procedures, and (5) employee training. Although there has been an increase in research in this area in recent years, this review identified numerous areas for future research, including the relationships between farmers and their advisors and employees, and the role of standard operating procedures on dairy farms. In addition, we suggest that future studies could benefit from increased use of participatory research methods.

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)0,002
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations37
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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