Investigation of Cull Dairy Cow Management on Dairy Farms in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
An investigation into cull cow management in Ontario’s dairy industry was conducted for this thesis. More specifically, current management practices of cull cows by Ontario dairy producers, veterinarians’ current recommendations for cull cow management, preferred knowledge translation and transfer methods for both producers and veterinarians, and producers’ attitudes toward management of cull cows were investigated. Two surveys were conducted, one for dairy producers and another for bovine veterinarians, yielding 224 responses and 48 responses, respectively. The surveys questions were grouped into sections regarding demographics of respondents and their clinics/farms, cull cow management, regulations, and educational preferences. Following these, four focus groups were conducted with 21 dairy producers to capture in-depth information about personal and group sentiments related to on cull cow management, current industry and government requirements and recommendations, and preferences in educational tools. Results indicated farmers utilize multiple information sources when making cull cow management decisions including personal experiences and values, and they regularly consult with veterinarians, peers, and family members. Farmers consider recent regulatory changes of little importance to their farm management. Veterinarians are knowledgeable of regulations and recommendations, and desire more involvement in culling decisions on farms. Therefore, there is room for increased use of decision-making tools for culling decisions and cull cow management, communications between farmers and veterinarians regarding cull cows, and uptake of recommendations for culling cows.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».