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Enregistrement W4313489364 · doi:10.7160/aol.2022.140403

Milchbot: App to Support the Process of Feeding and Caring for Dairy Cows in Peru

2022· article· en· W4313489364 sur OpenAlexfundno aff
Kevin Herrera, J. Jaime Miranda, David Mauricio

Notice bibliographique

RevueAgris on-line Papers in Economics and Informatics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in Service Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésChatbotDocumentationLivestockProductivityUsabilityBusinessContinuanceDialog boxAgricultural scienceComputer scienceMarketingWorld Wide WebGeographyPsychologyEconomicsBiologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At present, Peru's agricultural sector has a shortfall of professionals, so livestock producers cannot be provided with relevant and reliable information to ensure good nutrition and care for dairy cows, which affects productivity. Milchbot is a chatbot that answers queries about the feeding and care of dairy cows based on reliable documentation. To do so, a chatbot model was designed to cover the topics of feeding, care, news and frequently asked questions for the planning, feeding and care processes about dairy cows. The model consists of a friendly interface, a dialog engine and a search engine that allows you to find and provide information from a document storage. This model was implemented employing Watson Assistant and Discovery. Milchbot was used and evaluated by 6 livestock producers and 7 zootechnicians. The results of the usability and satisfaction surveys show a high rating for both livestock producers and zootechnicians, and it should be noted that zootechnicians gave very high ratings on satisfaction.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,196

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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