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Enregistrement W6960007415 · doi:10.1139/cjas-2015-046

The effects of spring versus summer calving on beef cattle economic performance in western Canada

2015· article· en· W6960007415 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce calvingBeef cattlePastureRevenueAgricultureSpring (device)Economic impact analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Khakbazan, M., Durunna, O. N., Sirski, T. K., Brewin, D. G., Huang, J., Berry, N., Iwaasa, A. D., Scott, S. L., Robins, C. D., Block, H. C. and Lardner, H. A. 2015. The effects of spring versus summer calving on beef cattle economic performance in western Canada. Can. J. Anim. Sci. 95: 475-486. The choice of calving date influences the net revenue of a calving operation as it affects the number of days that calves spend in each feeding phase and when they are subsequently marketed. These two factors determine the costs, revenue, and risk (variance) of each calving system for the calving phase of a beef system. The majority of cow-calf producers in western Canada have adopted early calving (EC) in spring due to management factors. However, late calving (LC) in the summer is an alternative beef calving system associated with higher returns due to lower system costs and higher beef prices. It may offer a better match between cow nutritional requirements and pasture availability. The objective of this study was to compare the revenues and risks for a traditional EC system and an alternative LC system at three sites in western Canada. Biological and economic data from three field experimental sites in western Canada (Brandon Research Centre in Manitoba, Western Beef Development Centre in Lanigan, Saskatchewan and Semi-Arid Prairie Agriculture Research Centre in Swift Current, Saskatchewan) were used to determine the costs and benefits of the alternative beef calving system. The results showed that even though the EC has higher cost than the LC, the EC is slightly better than LC in terms of higher net revenue potential, but it comes at a greater risk due to higher revenue variances. The EC system is usually more preferable for risk-neutral producers, whereas the LC system is more preferable for risk-averse producers.

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 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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,003 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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