Blue Water Footprints of Ontario Dairy Farms
Notice bibliographique
Résumé
The blue water footprint (WF) is an indicator of freshwater required to produce a given end product. Determining the blue WF for milk production, the seasonal water use and the impact of water conservation are important sustainability considerations for the dairy industry in Ontario (Canada). In this study, a water footprint network (WFN) method was used to calculate the seasonal blue WF’s from in-barn water use data and the fat–protein-corrected milk (FPCM) production. Various water conservation options were estimated using the AgriSuite software. Results showed that the total water use (L of water·cow−1·d−1) and the average blue WF (L of water·kg−1 of FPCM) were 246.3 ± 6.8 L·cow−1·d−1 and 7.4 ± 0.2 L·kg−1, respectively. The total water use and the blue WF could be reduced to 182.7 ± 5.1 L·cow−1·d−1 (25.8% reduction) and 5.8 ± 0.1 L·kg−1 (21.6% reduction), respectively, through adaptive water conservation measures as the reuse of the plate cooler and milk house water. For example, conservation practices could reduce the milk house wash water use from 74.3 ± 8.8 L·cow−1·d−1 to 16.6 ± 0.1 L·cow−1·d−1 (77.7% overall reduction).
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».