Notice bibliographique
Résumé
Abstract Livestock farming systems (LFS) have detrimental effects on the environment, associated mainly with feed production, enteric methane and emissions from manure. LFS are complex because they are structured by multiple interactions between biological and human-controlled processes, at various organizational levels. Their behavior and the extent to which feeding strategies can mitigate this environmental burden is not always easily predictable. Dynamic mechanistic models of LFS can simulate the effects of feeding strategies on both animal performance and the associated excretion of nutrients. These models are useful tools to produce the life cycle inventories needed in the second step of a life cycle assessment. In the pig-fattening unit, the effects of multiphase group feeding depend largely on the variability of growth potential among pigs and the farmer has decisions that can target either the group of pigs or each individual (e.g., when choosing pigs to deliver to slaughterhouse). Therefore, simulating the growth trajectory of each individual pig and events like deliveries to slaughterhouse makes it possible to estimate the response of the pig population rather than the average pig to feeding strategies. Individual-based models (IBM) are particularly adequate because they make it possible to simulate each individual and to build the response of the population from the aggregation of individuals. Agent-based models are IBM that rely on self-governing agents made of properties, behavioral rules and resources that allow each agent to make decisions upon the occurrence of an event, which can be triggered randomly or not. This hands-on will focus on a specific example dedicated to the simulation of the response (growth, nitrogen excretion and subsequent gaseous emissions from manure) of a population of fattening pigs to a multiphase feeding strategy. In a first step, we will develop a simplified individual-based model of a pig-fattening pen including pigs and the farmer as agents. In a second step, we will improve this model by introducing interactions between these agents. For both steps, we will work with python language using pre-developed jupyter notebooks.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».