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Enregistrement W4403426167 · doi:10.3168/jds.2024-24890

Dairy farm management factors associated with auction sale price of young dairy calves sold at auction markets in Québec, Canada—A cross-sectional study

2024· article· en· W4403426167 sur OpenAlexafffundabout
Salvatore Ferraro, M. Villettaz Robichaud, Anne-Sophie Perrault, Julie Arsenault, Younès Chorfi, Márcio Costa, J. Dubuc, David Francoz, Marjolaine Rousseau, Gilles Fecteau, Sébastien Buczinski

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensCanadian Veterinary Medical AssociationUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalMitacsMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésBusinessAgricultural scienceAgricultural economicsDairy cattleEconomicsAnimal scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each year ∼150,000 surplus calves are sold at auction markets in Québec, Canada. Surplus calves (male or female not kept in the herd of origin) are sold at a young age, but these animals are at risk of receiving lower quality neonatal care than replacement heifers. Knowledge of factors associated with a higher selling price could help convince farmers to spend more resources in the care surplus calves. Our objective was to explore the associations between farm management practices and the median percentile of surplus calf selling price per farm at auction markets. The price (Canadian dollars/kg of BW) and the individual identification number of surplus calves sold in 2 auction markets in Québec during 4 sale days in the summer 2019 and in the winter 2020 were recorded. The recorded price of each surplus calf was transformed as percentile for each breed and day of sale. Farmers managing the surplus calves were contacted and interviewed on farm management practices. The data from farmer's interviews were analyzed as potential variables associated with the median percentile of calves' selling price per farm (farm-level dependent variable) in a multivariable linear regression model. A total of 509 farmers were contacted, of which 433 farmers agreed to participate, and 409 interviews were retained for statistical analysis. The farms enrolled in the study had sold a median of 2 calves (range 1-19 calves) during the sale days considered. The main breed of surplus calves sold were Holstein (82%) and Angus crossbred calves (9%). The results from the multivariable model showed that median percentile of calves' selling price was positively associated with farms with an average milk production per cow superior to 11,000 L/yr (β 0.13, 95% CI: 0.045, 0.221) and farms with 3 or more workers available to take care of surplus calves (β 0.08, 95% CI: 0.005, 0.167). Those results indicate that farms having an average milk production per cow superior to 11,000 L/yr increase the calves' selling price by 13 percentiles (i.e., from 50th to 63rd) and that farms having at least 3 caretakers increase their median percentile calves' selling price by 8 percentiles (i.e., from 50th to 58th). Median percentile of calves' selling price was negatively associated with farms that vaccinated cows for neonatal calf diarrhea (β -0.06, 95% CI: -0.127, -0.011), that do not disinfect the navel of newborn calves (β -0.07, 95% CI: -0.133, -0.012), that allow transporters to enter the farm's building (β -0.07, 95% CI: -0.130, -0.015) and that used wood shaving as bedding for surplus calves (β -0.08, 95% CI: -0.156, -0.021). Sensitivity analyses performed on farms that have sold 2 or more surplus calves did not show significant changes in the associations found. Despite the fact that the study was based on self-reported questionnaire answers and a small number of calves per farm, it provides insight on farm management practices associated with median percentile of surplus calf selling price at the auction markets. Taking these results in consideration, farmers could potentially improve the market value of their animals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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