A Hedonic model of Canadian dairy farmer Holstein-semen purchases
Notice bibliographique
Résumé
The dairy industry in Canada has undergone huge changes in the last few decades. While the average annual milk production per cow grew over three times by 2015 (average rose to 8.65 Hectolitres per and reached 9.5 Hectolitres in 2018) from 1995 levels (2.5 Hectolitres a year per cow on average), the number of farms across the country continues to shrink. One key element of change may concern the genetic makeup of the cow herds: Canadian farmers have succeeded in producing higher-yielding cows through their breeding choices. Moreover, the incorporation of genomics into the toolset of sire selection in 2008 brought new possibilities to attain genetic gains in cattle herds. Semen selection decisions are hence critical to dairy operations’ efficiency and productivity levels. Characterizing farmers’ preferences towards the different sire traits during sire selection can help describe the importance of particular traits in the industry and ultimately, continue to move the dairy sector towards sustainable efficient production. Canadian dairy farmers’ preferences for sire attributes before and after the increased use of genomic technology are studied to help understand producers’ breeding decision-making process. This research is aimed at evaluating trait importance in sire selection decisions and if a shift in trait valuation is observable with the use of genomics from 2008, when genomic tools became more widely used in Canada, to 2016. Following Richard and Jeffrey’s (1996) last analysis of dairy farmers’ valuation of sire traits in Canada, this study expands the application of econometric estimations on market transactions of Holstein semen to examine dairy farmers’ preferences for the different production and type traits. The hedonic price modeling performed in this study offers an update of Holstein sire trait valuation for the average Canadian dairy farmer over the course of eight years, those immediate to the introduction of genomics. A variety of econometric functional forms will be used to characterize demand for sire traits. These models will allow the industry to better understand the demand for specific traits, predict future trait demands and ensure that genomic analysis focuses on traits of significant interest to producers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».