Evaluation of the technical performance of the Nofence virtual fencing system in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Virtual fence (VF) technology uses GPS-enabled collars to manage cattle movement through audio cues and electrical pulses, offering a potential alternative to traditional physical fencing. The performance of Nofence VF collars was evaluated while in operational mode and deployed on cattle grazing within the northern temperate climate of central Alberta, Canada. Technical parameters such as network connectivity, collar failures, battery performance, and solar charging capabilities of the VF collars were evaluated across four grazing trials, three conducted in summer and one in winter. The network connection intervals, defined as the time between successive connection events, ranged from 8.1 (± 6.2) to 9.4 (± 5.4) minutes throughout the trials, remaining well within the optimal 15-minute interval, highlighting the favourable interactivity with end-users. Poor network connections occurred less than 1 % of the time, demonstrating robust coverage across the entire area. Fourteen collars experienced a network connection failure that did not persist after a manual reset. Four cattle physically lost their collars, which were then recovered and promptly redeployed. Although the mean solar charging rate was lower during the winter trial (3.1 ± 10.8 mA h-1) than the summer trials (7.9 ± 18.0 to 12.4 ± 22.1 mA h-1), mean battery charge remained greater than 96 % for all trials, even during winter when daylight was limited. While reliable cellular network access is crucial, these results indicate that Nofence VF collars can effectively function in diverse environmental conditions, and may be suitable for broader adoption by cattle producers grazing in relatively cold climates, including those of western Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».