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Enregistrement W4413385244 · doi:10.3168/jds.2025-26642

Understanding challenges and strengths in the post–dairy farm surplus calf value chain: An interview study

2025· article· en· W4413385244 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock Management and Performance Improvement
Établissements canadiensNative Mental Health Association of Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureOhio State University
Mots-clésValue (mathematics)Agricultural scienceBusinessStatisticsBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surplus calves are animals produced by the dairy industry but not retained on the farm as herd replacements, namely, male calves and excess females. These animals primarily enter dairy-beef or veal production systems. In recent years, surplus calf production has come under scrutiny due to welfare concerns, such as health outcomes and housing. To design and implement effective interventions, it is critical to understand the perspectives of industry stakeholders (i.e., calf marketers and calf raisers). However, little research has been conducted in the post-dairy farm surplus calf value chain in the United States. Therefore, the objective of this study was to understand surplus calf marketer and calf raiser perspectives of the strengths and challenges within the surplus calf system in the United States. Twenty-two telephone interviews were conducted from June 2023 to January 2024. Participants included 7 dairy-beef raisers, 6 veal industry stakeholders, 5 livestock market representatives, and 4 calf dealers. Individuals were located throughout the Northeast and Midwest United States. The interview was designed to take ∼20 min to complete. Mean (range) interview duration was 31 min (11 to 69). Interviews were recorded, anonymized, and transcribed. Transcripts were then analyzed using inductive thematic analysis. Most participants expressed satisfaction with their day-to-day management strategies (e.g., health and nutrition programs, proficient personnel). When questioned about challenges or opportunities for improvement, participants discussed labor issues, lack of industry expertise in advisors, and concerns regarding long-distance transport as a stressor for calves. Disaggregation and lack of communication between stakeholders was perceived to cause difficulties during surplus calf transport. Improving communication between stakeholders may improve transport conditions and subsequently address other challenges expressed by participants, such as calf health on arrival at calf raisers. Future work to streamline calf marketing, as well as bolstering resources available to calf growers, may be beneficial to the industry. Additional qualitative work to ensure a broad representation of stakeholder perspectives, particularly from other regions, may yield additional research avenues.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,198 · 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