Alberta beef industry stakeholders' perspectives towards adoption of preconditioning practices: A thematic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Preconditioning offers significant benefits for calf health, performance, and a smoother transition to the feedlot environment, while also helping to reduce antimicrobial use in feedlots. Despite these benefits, the adoption of preconditioning by cow-calf producers, as well as the buying and selling of preconditioned calves by feedlot operators and auctioneers, remains relatively low. However, some producers continue to precondition their calves regardless of lack of industry interest. To increase the implementation of preconditioning and improve calves' welfare within the industry, it is crucial to understand the motivators and barriers influencing its adoption among cow-calf operators, feedlot operators, and auctioneers, as well as the associated market dynamics around preconditioned calves. Therefore, semi-structured interviews were conducted with twelve cow-calf operators, three feedlot operators, and five auctioneers in Alberta, and the data were analyzed using inductive thematic analysis. Motivations and barriers were classified as either generic or specific to participant groups. Five key themes were identified regarding stakeholders' perceptions of preconditioning practices: 1) Ranchers' satisfaction and accountability: the heartbeat of preconditioning, 2) Thriving calves: preconditioning for healthier calves, smooth transition, 3) No gain, no preconditioning: financial incentives drive adoption, 4) The quest for preconditioning proof: buyers struggle without verification, and 5) Supply shortfall: shortage of preconditioned calves during periods of high market demands. Producers who preconditioned their calves were primarily motivated by a sense of personal satisfaction, driven by improved welfare of their calves. In contrast, those who did not practice preconditioning emphasized the lack of a price premium as a significant barrier. While all stakeholders recognized the health benefits and quicker acclimatization of preconditioned calves to the feedlot, auctioneers and feedlot operators reported a lack of reliable verification and the low supply of preconditioned calves as major challenges. We concluded that by implementing third-party verification of preconditioning practices, expanding online auctions tailored to preconditioned calves, and establishing trust and financial incentives can encourage greater adoption of preconditioning practices within the beef industry, ultimately leading to improved animal health, productivity, and welfare.
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».