US wool industry perceptions of digital record keeping and wool supply-chain traceability
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this research were to assess the awareness and perceptions of technology currently available to the US sheep industry, to determine how each industry segment prioritizes data records, to understand what level of premiums are needed and realistic, and to assess changes by industry segment and operation size. An online survey was distributed at the 2022 American Sheep Industry Association (ASI) Convention and through the University of Wyoming Sheep Extension and ASI Emerging Entrepreneurs social media pages. Respondents were asked demographic questions and specific segment questions that assessed knowledge of blockchain, importance of records, and current adoption of technology. All descriptive and ANOVA analyses used R statistical procedures (R Core Team; version 2023.03.0). Least squares means were calculated, and the glm procedure of R was used to develop a binary logit model to assess statistical probabilities. Significance was considered at α = 0.05. A total of 61 responses were acquired (n = 52 producers; n = 9 wool warehousers/ processors), representing operations in 19 US states and Ontario, Canada. Respondents indicated they are somewhat familiar with using blockchain technology for tracking records of importance. Adoption of electronic identification (EID) technology and digital record keeping were significant by operation size, with inflection points for operations with <99 head or >2,000 head (i.e., extremes). A market premium 8.1–12% over base price is needed to submit a raw wool core test into a blockchain-based system, but wool warehousers/processors are willing to pay a premium to have access to the records on a blockchain- based system at 4.1–8% over base price. Producers and wool warehousers/processors are somewhat familiar with block-chain technology for tracking records of importance, but producer adoption of the current technologies (e.g., EID, software) is limited. Adoption of current management technologies is influenced by operation size, so further work should be conducted to determine the largest barriers to adoption. Further adoption of the current technologies is needed before blockchain technology can be used to its full potential in the sheep industry.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».