The potential of RFID technology for tracking Mangalica pigs in the extensive farming system–a research from Hungary
Notice bibliographique
Résumé
Context In recent years, the focus on sustainable meat production in large-scale pig farming has increased. An essential element is acquiring and evaluating digital data on ecological, outdoor pig housing environments and individuals. Objective Some of the precision farming Internet of Things (IoT) tools that can be used in pasture-based, extensive pig production include those that have been proven in pasture-based ruminants and have been used in confined pig production for many years. These include Radio Frequency IDentification (RFID) technology, in which passive RFID tags attached to pigs’ ears capture signals from a reader equipped with an antenna. The reader can also be used to collect weather parameters. Methods In our on-farm research, which lasted 7 months and covered three seasons, we used RFID technology to investigate the effects of ambient temperature, humidity, air pressure, and hour of day on the appearance of breeding sows kept on pasture at the wallowing site. Results and conclusion We found that all three weather parameters and hour-of-day had a significant effect ( p < 0.001) on the appearance of sows at the wallow. We calculated the THI (Temperature Humidity Index) and found days in summer and early autumn when there was a risk of heat stress. This is essential information for the pig farmer because heat stress has a strong negative effect on sow fertility. Our on-farm study found that RFID technology is suitable for detecting the presence of pigs in the pasture. However, the limitations of the technology, both in terms of the housing environment and the species specificity of the pigs, need to be taken into account. Significance In pasture-based pig production systems, the meat production process is performed under extensive conditions of natural animal-environment interaction. The negative impact on the natural environment is much lower, but animal welfare is higher than in intensive pig farming. It is also a profit-oriented activity, where the production of traceable and reliable animal products is a social and economic requirement. Collecting information from trusted sources using precision livestock farming (PLF) techniques is also feasible in this type of farming, providing significant added value for pig farmers and consumers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».