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Enregistrement W4308115093 · doi:10.6000/1927-520x.2022.11.04

Description of Four Dual-Purpose River Buffalo (Bubalis bubalis) Production Systems in Tropical Wetlands of Mexico. Part 2: Sanitary Management, Milking, Zootechnical and Economic Indicators

2022· article· en· W4308115093 sur OpenAlexvenueno aff
Aldo Bertoni, Adolfo Álvarez-Macías, Diego Armando Morales, J Dávalos, Daniel Mota‐Rojas

Notice bibliographique

RevueJournal of Buffalo Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilkworms and Sericulture Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilkingAnimal scienceIce calvingMilk productionToxicologyLivestockAnimal husbandryLactationBiologyAgriculturePregnancyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim is to elucidate other key aspects of these dual-purpose systems in wetland areas, including labor, markets, the conditions of facilities, machinery and equipment indices, and zootechnical indicators. The health management values determined for production units (PU) PU2, 3, and 4 were similar (50%) but higher at PU1 (75%). Three scheduled milkings once a day (1x), but PU3 performed it twice a day (2x). Most workers are permanent, but PU1 and PU2 hire temporary laborers. The average workday was 7.69 ± 2.84 hours/animal unit at a mean wage of $11.43 ± $1.27. Unit prices per kg of meat from fattening animals and liter of milk were $1.83 ± $0.03 and $0.51 ± $0.08, respectively. Production variables showed an average calving interval of 371.25 ± 7.50 days, a mean parturition index of 89% ± 1%, and mean mortality of 1.8% ± 0.5% and 0.6% ± 0.8% for young and adult animals, respectively. Milk production per lactation was 1240 ± 211.66 liters. The mean daily production for sale was 5.17 ± 0.88 liters. Individual calves consumed 2.13 ± 0.63 liters of milk per day on average. Mean productive life was 17 ± 2.45 years. Average scores on the facilities conditions and machinery and equipment indices were 68% ± 14% and 57% ± 26%, respectively.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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