Profitability of growth-enhancing technologies in Canadian feeder cattle production
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian beef industry is experiencing heightened domestic and global demand; however, it is constantly challenged by the extremely narrow profit margins. In an effort to enhance efficiency, the cattle feeding industry has adopted the use of growth-enhancing technologies (GETs), which has resulted in cattle getting to finished weights more quickly. This study focuses on three types of technologies in the feedlot phase of the beef supply chain, including a trenbolone acetate + estradiol (TBA) implant, melengestrol acetate (MGA) feed additive and ractopamine hydrochloride (RAC) feed additive. Previous research has found positive impacts of GETs on animal performance and environmental sustainability; however, economic dimensions have not been as thoroughly explored. Accordingly, this thesis is the first attempt to use recent Canadian feedlot data to determine economic gains from GET adoption by feedlots. The objective of the research conducted for this thesis is to determine the relative profitability of cattle feeding in Canada using GET (conventional) versus non-GET (non-conventional) systems. Supporting objectives are to evaluate and compare measures of animal performance of the treatment groups; and determine the efficiency of conventional and non-conventional systems by estimating the probability distribution of risk. To achieve these objectives, data from a four-year animal trial at the Agriculture and Agri-food Lethbridge Research and Development Center are used, along with supporting price data from CanFax Research Services and Statistics Canada within an enterprise budgeting framework with accompanying risk analysis. Results from the partial enterprise budget indicate that the feeding system which employed TBA has the highest net returns for both heifers and steers; however, results from the risk analysis differ. Using stochastic dominance, feed additives were discovered to be second-degree stochastic dominant for their respective sex class. Further investigation confirms that a production system providing an RAC feed additive to steers is the least likely to generate a negative net return; and likewise for heifers receiving a TBA implant.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».