Profitability analyses of Québec dairy cattle using health and management data via visualization tools.
Notice bibliographique
Résumé
Data routinely collected from Dairy Herd Improvement (Québec DHI) were combined with provincial veterinary-health data with the objectives of 1) creating an integrated dataset with lifetime cumulative variables, 2) developing an analysis of different factors affecting lifetime profitability in dairy cattle using an empirical approach and 3) creating a tool to analyze profitability at the herd and individual levels using an information visualization methodology.For the lifetime profitability analysis, all animals were required to have complete data and, to maximize the validity of the analysis animals were selected from herds that routinely recorded health events.Profitability formulae from different sources reported in the literature were tested with the empirical data to study their potential applicability as decision tools for herd managers.It was found that when used in combination, Cumulative Lifetime Profitability (LTP) and Cumulative Lifetime Profitability Adjusted for the Regressed Opportunity Cost of the Postponed Replacement (LTPOC) could provide decision makers with a more complete understanding of the profitability of an animal by analyzing its individual performance and its marginal contribution to the herd.Using the selected profitability measures, a comparative analysis of differences in profit associated with common housing and milking systems in Québec showed that in terms of milking systems there were significant differences in profitability due to the milk production revenues, the cost of age at first calving and the costs of health.Profitability results and variables that showed significant differences among the housing and milking systems, such as cumulative health costs, were transformed into visualization curves benchmarks (means and top 90 and bottom 10 percentiles distribution ranges), which demonstrated that profitability and viii
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,010 | 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 ».