Water use dynamics with conventional and automated milking systems on a dairy farm
Notice bibliographique
Résumé
An increasing proportion of dairy farms are adopting automated milking systems (AMS).At the same time, the dairy industry is actively exploring strategies to reduce the water footprint of milk production.Automated milking systems have different cleaning procedures than traditional conventional milking systems (CMS), so the effect on water use is a potentially important consideration.Previous studies of AMS approximately a decade ago showed ~50% more direct water use compared with CMS; however, those studies were based on older technology and compared different farms.The current study measured whole-farm water use partitioned into drinking (for consumption) and service water (for cleaning) on a dairy farm in Eastern Canada.The dairy farm milked 110 to 120 cows initially using CMS and then changing to AMS. Results showed that the pattern of water use changed with the AMS to increased peak drinking water and decreased peak service water use.Cows produced more milk and consumed more water with the AMS.Overall service water use per cow decreased from 30.9 ± 7.7 L•d -1 with the CMS to 22.5 ± 4.0 L•d -1 with the AMS, and overall service water use per unit of milk decreased from 0.98 ± 0.25 L•L -1 with the CMS to 0.68 ± 0.13 L•L -1 with the AMS.Daily service water use was also more consistent with the AMS (CV = 17.9%) versus the CMS (CV = 24.8%).With the AMS, the farm used significantly more water, produced significantly more milk, and achieved significantly better water use efficiency per liter of milk.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».