Technology adoption and management practices used in Canadian cow-calf herds
Notice bibliographique
Résumé
Canadian cow-calf producers are facing pressure to adopt management practices and technologies that help increase the economic and environmental sustainability, and public perception of beef production. Our aim was to describe technology adoption, management and record keeping practices in Canadian cow-calf herds, assess associations between herd attributes, productivity outcomes and adoption; and identify opportunities for improvement. Surveys from 131 Canadian cow-calf producers recruited through a national surveillance program were analyzed. Individual female records (80%) and feed testing (84%) were commonly reported as currently or occasionally used, followed by on-farm weigh scales (66%). Western herds were likely to utilize feed testing and nutritionists, ionophores, and growth promoting implants, while eastern herds commonly used reproductive technologies. Large herds (>300 cows) were more likely to adopt technologies that aid in data capture (i.e., weigh scales) and follow recommended practices (i.e., feed testing). Paper was the main record keeping format. Production records were commonly utilized for culling and replacement heifer selection. Technology use has increased across the country compared to previous surveys and producers are implementing practices to help increase production efficiency. However, there is an opportunity to increase use of technologies that support individual animal and herd data to help inform ranch decisions.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».