How benchmarking motivates colostrum management practices on dairy farms: A realistic evaluation
Notice bibliographique
Résumé
This study used realistic evaluation to determine how, and in which circumstances, providing dairy farmers with benchmarked data on their calves can motivate improved colostrum management practices. Dairy farmers from British Columbia, Canada, were recruited through 2 veterinary clinics that offered benchmarking of calf data as part of their services. For approximately 8 wk, blood samples were collected from newborn calves to evaluate serum total protein concentrations as an indicator of the effectiveness of the farmer's colostrum management. These data were analyzed separately for heifer calves ("replacement calves") and non-replacement calves, including males and beef crossbred females ("surplus calves"). The results of these analyses were benchmarked against other participating herds and presented to dairy farmers (n = 27) by their herd veterinarian (n = 7). Follow-up interviews were conducted separately with the farmers and veterinarians after each meeting to determine their perspectives on the utility of this benchmarking strategy. Therefore, a total of 42 interviews were coded, and realistic evaluation was used to determine common contexts and mechanisms that contributed to the success or failure of the benchmark meeting, with success characterized by farmers' expressed intention to improve their colostrum management practices. Four important contexts were identified that influenced the outcome of the benchmark meetings: (1) farm resources (e.g., facility limitations), (2) the farmer's perception of their calf performance, (3) management strategies, and (4) the farmer's personal values. Depending on these contexts, some farmers intended to improve their calf care practices based on resources the benchmark meeting provided, which included illustrative data and veterinary advice. These resources motivated change through influencing farmer decision-making, which depended on the value they saw in the data as a decision-making tool. The economic or moral interest farmers expressed in their surplus calves also influenced whether farmers intended to implement management changes. Recommendations for future implementation of benchmarking include targeting producers who are motivated to improve and who value the future performance of their calves, those who have engaged calf care personnel, and those who prefer data-driven decision-making. This study supports the important role veterinarians can play in motivating improved calf care practices through providing benchmarking services.
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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 | 0,052 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».