Evaluation of the characteristics of dairy farms producing Holstein calves to increase their valuation in the heavy veal sector in Québec
Notice bibliographique
Résumé
main reason why dairy producers are limiting their efforts of valorisation, which reverberates on the health and well-being of the calves. Since these two parameters are essential for the optimal expression of their potential in feedlot, the association “Producteurs des bovins du Québec” (PBQ) requested the expertise of the Faculty of Veterinary Medicine (FMV) research team. Objective: The study highlights the most common calves rearing practices implemented in farms aiming the production calves with greater valuation in the Québec heavy veal industry. The objective is to identify and highlight the critical factors and good practices that ensure the production of high-quality calves for the general adoption of better long-term management (on animal health and welfare). Materials and methods: A total of 166 questionnaires were constructed and applied to Québec producers. Each questionary is composed by 56 questions covering selected parameters namely Calf management at birth, Nutrition and Housing management, in accordance with the priority stated by the producers questioned. Other parameters were also evaluated in this review such as producer background, farm general profile, biosecurity practices, calving management and conditions of departure to auction that remain in the Appendix for academic purpose. The results are based on the statistical analysis, under the form of a descriptive analyse realized with the software R studio (Version 2022.07.2+576), of the 56 questions. Results: The most important priorities for the producers were colostrum management (40,6%), housing management (25,1%) and milk nutrition (11,1%). As an example, when questioning the colostrum management more specifically, it turned out that 19,88% of the producers are respecting the literature standards but 5,42% of the producers make distinctions between replacement calves and calves for auction, subjects of our study. The results denote an under-valorisation of calves for auction and the questionnaires show a wish to find solutions to alleviate this lack of consideration. Future work: The continuation of the project will consist of developing a list of approximately 25 farms from the 166 farms requested in the questionnaire, to be contacted and visited for field data collection and will include the verification of the reliability of the results obtained on this report.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».