Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The demand for dairy goat products like cheese, fluid milk, ice cream, and keifer has increased in the last decade. There has been an increase in number of producers raising goats with little prior goat experience as well as investment of large cheese processors into the market (Saputo, Emmi, and Feihe). Notably, national herd sizes are growing. In 2020, the total number of goats in the US was 2.66 million which included 440,000 dairy goats. Canada had a 79% increase in goat numbers from 2001 to 2016. Despite this growth, a very limited number of evidence-based resources are available for North American producers to educate themselves on dairy goat wellbeing. The goals of this project was to provide the dairy goat industry with education and training materials on dairy goat wellbeing. Four topics were prioritized based on their importance to the industry including disbudding, euthanasia, hoof trimming, and transportation.\n@font-face {font-family:"Cambria Math"; panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:roman; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:3 0 0 0 1 0;}@font-face {font-family:Calibri; panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:swiss; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-1610611985 1073750139 0 0 159 0;}p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal {mso-style-unhide:no; mso-style-qformat:yes; mso-style-parent:"; margin:0in; text-indent:.25in; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-fareast-font-family:"Times New Roman"; mso-fareast-theme-font:minor-fareast; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi;}h1 {mso-style-priority:9; mso-style-unhide:no; mso-style-qformat:yes; mso-style-link:"Heading 1 Char"; mso-style-next:Normal; margin-top:30.0pt; margin-right:0in; margin-bottom:4.0pt; margin-left:0in; mso-pagination:widow-orphan; mso-outline-level:1; border:none; mso-border-bottom-alt:solid #2F5496 1.5pt; mso-border-bottom-themecolor:accent1; mso-border-bottom-themeshade:191; padding:0in; mso-padding-alt:0in 0in 1.0pt 0in; font-size:12.0pt; font-family:"Calibri Light",sans-serif; mso-ascii-font-family:"Calibri Light"; mso-ascii-theme-font:major-latin; mso-fareast-font-family:"Times New Roman"; mso-fareast-theme-font:major-fareast; mso-hansi-font-family:"Calibri Light"; mso-hansi-theme-font:major-latin; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:major-bidi; color:#2F5496; mso-themecolor:accent1; mso-themeshade:191; mso-font-kerning:0pt;}span.Heading1Char {mso-style-name:"Heading 1 Char"; mso-style-priority:9; mso-style-unhide:no; mso-style-locked:yes; mso-style-link:"Heading 1"; mso-ansi-font-size:12.0pt; mso-bidi-font-size:12.0pt; font-family:"Calibri Light",sans-serif; mso-ascii-font-family:"Calibri Light"; mso-ascii-theme-font:major-latin; mso-fareast-font-family:"Times New Roman"; mso-fareast-theme-font:major-fareast; mso-hansi-font-family:"Calibri Light"; mso-hansi-theme-font:major-latin; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:major-bidi; color:#2F5496; mso-themecolor:accent1; mso-themeshade:191; font-weight:bold;}.MsoChpDefault {mso-style-type:export-only; mso-default-props:yes; font-size:11.0pt; mso-ansi-font-size:11.0pt; mso-bidi-font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-fareast-font-family:"Times New Roman"; mso-fareast-theme-font:minor-fareast; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi;}.MsoPapDefault {mso-style-type:export-only; text-indent:.25in;}div.WordSection1 {page:WordSection1;}
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle