MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3132777689 · doi:10.21423/aabppro20183247

A shorter on-farm dairy welfare assessment protocol that can provide useful feedback to producers

2018· article· en· W3132777689 sur OpenAlexaffabout
M.T. Jewell, M. Cameron, Jonathan Spears, Shawn McKenna, M.S. Cockram, Javier Sánchez, Greg Keefe

Notice bibliographique

RevueAmerican Association of Bovine Practitioners Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)WelfareAnimal welfareDairy industryDairy cattleBusinessAgricultural scienceQuantitative assessmentComputer scienceMedicineAnimal scienceRisk analysis (engineering)Environmental scienceEconomicsBiologyFood scienceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On-farm dairy welfare assessments are important tools for the dairy industry. There are several existing assessment protocols; however, these can be quite time-consuming to complete on-farm. The aim of our study was to modify an existing Canadian assessment protocol, the basis for the Dairy Farmers of Canada animal assessment program, to reduce the amount of time needed to complete an assessment on-farm. The original assessment required 2 separate visits to the farm, which took on average 8 to 9 hours and 4 hours to complete, respectively. The goal for the modified assessment protocol was to complete an assessment in a single 6 to 8 hour visit.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,011

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Association of Bovine Practitioners Conference ProceedingsMême sujetAnimal Behavior and Welfare StudiesTravaux en français237 207