An economic evaluation of management approaches to improve cost effectiveness in Ontario beef enterprises
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated two management practices for beef production in the province of Ontario: (1) seasonal calving practice (summer calving versus the traditional winter calving) and (2) fall feeding practice (fall pasture stockpiling versus the traditional fall confinement feeding). Superimposed on each of these two management practices, four marketing alternatives for the saleable progeny were evaluated: (1) Weaned calves (approximately 7 months of age, (2) Yearling calves, (3) Calves at 15 months, and (4) calves at 18 months. Two methods (simple enterprise budget and linear programming model) were used to evaluate these production practices and marketing alternatives. Simple enterprise budgets were designed to compare the sixteen practices (including the traditional and modified practices). The LP model, however, incorporated all the different beef production options and four calf marketing alternatives to seek out the most competitive beef production practice. Thirteen different scenarios were also evaluated to ascertain the competitiveness of production practices and levels of profitability based on changes in key variable costs. In general, summer calving and fall stockpiling were more profitable than traditional winter calving and fall confinement feeding practice. Furthermore, retaining calves to a later marketing stage will bring higher returns to farmers. The combination of summer calving with fall stockpiling management and selling calves at 18 months gave the highest net returns of all the practices considered.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».