Aktiivisuusmittaus kiimantarkkailussa
Notice bibliographique
Résumé
Karjakoon kasvu ja parsinavetasta siirtyminen pihattonavetoihin tuo haasteita kiiman-tarkkailulle. Samaan aikaan hedelmällisyyden tunnusluvut ovat huonontuneet karjoissamme. Hedelmällisyydellä on taas vaikutusta tuottoihin. Navetoiden teknologistuessa on kiimantarkkailuunkin tullut apuvälineitä. Perinteisten progesteronitestien ja hypynilmaisimien lisäksi on pihatto-olosuhteissa mahdollisuus aktiivisuusmittareiden käyttöön. \n \nAktiivisuusmittarit pystytään liittämään tai ne jo kuuluvat navetan tuotannonohjausjär-jestelmään eli samalla kertaa tietokoneelta ohjelmasta voidaan tutkia eläinten rehun käyttöä kuin aktiivisuuttakin. Suomessa aktiivisuusmittausta tarjoavat lypsymerkit De-Laval, Lely, WestfaliaSurge, Nedap, SAC ja Strangko. Käyttäjämäärissä suurempia merkkejä ovat DeLaval, Lely ja WestfaliaSurge. \n \nOpinnäytetyössä selvitettiin aktiivisuusmittauksen käyttäjien kiimantarkkailua ja aktii-visuusmittauksesta muun muassa tyytyväisyyttä ja vaikutusta karjan hedelmällisyyteen. Tilavierailujen osalta toteutettiin kvalitatiivista tutkimusta ja aktiivisuusmittauksen käyttäjille lähetettiin kysely, joka noudatti kvantitatiivista tut-kimusta. \n \nKysely lähetettiin noin 300 tilalle ja vastausprosentti on n. 16. Vastaajista 30 %, arvioi aktiivisuusmittareiden vähentäneen kiimantarkkailuun kuluvaa aikaa noin 10 minuutilla. Siemennyspäätös tehdään pääosin omien havaintojen perusteella, ei aktiivisuusmittauksen. Aktiivisuusmittareita oli käytetty keskimäärin viisi vuotta ja 34 % arvioi aktiivisuusmittauksen vaikuttaneen karjan hedelmällisyyden tunnuslukuihin. Erittäin tyytyväisiä ja tyytyväisiä käyttäjiä oli yhteensä 70 % vastaajista
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,044 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».