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Enregistrement W7056471256

Economic feasibility of incorporating pea coproducts in a Manitoba cow-calf operation

2022· dissertation· en· W7056471256 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivestockField peaLegumeProfitability indexProduction (economics)NutrientBeef cattleEconomic feasibility
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-cost feeds that fulfill the nutritional needs of cattle are critical to the profitability of livestock operations. Feed, accounting for 50-60% of total production costs, is the primary expense associated with most livestock operations. Byproducts can be an inexpensive addition to livestock feeds, often possessing nutritional value comparable to the original feed source. The Roquette Pea Protein plant in Portage La Prairie, Manitoba produces 500 tons of pea protein per day, generating three different byproducts with potential for incorporation into cattle diets: pea hulls, pea cream and pea screenings. This research developed and evaluated six different over-winter cow-calf feeding systems incorporating pea screenings. The objectives of this research were to: (1) compare the quantity of pea screenings or barley needed to meet the energy requirements of a 1300lb cow in the third trimester of pregnancy, feeding grass legume hay, grass, or straw-based diets during the 90 day over-winter period; (2) compare the cost of the three forage-based rations when supplemented with either barley or pea screenings; and (3) determine the price at which rations containing pea screenings are equivalent in cost to (i.e. break-even with) the three conventional barley-based rations. Price data on the traditional feed ingredients were approximate ten-year averages while pea screenings price was assumed to be 75% of the long-term average price for field peas. All six rations were nutritionally balanced by the Beef Cattle Nutrient Requirements Model 2016 (NRC 2016). Results demonstrate that pea screenings are slightly lower in TDN than barley (80% vs 84%) and can be incorporated as an energy supplement at a slightly higher inclusion rate in Manitoba cow-calf winter rations during the third trimester of pregnancy. Breakeven analysis revealed nine separate pea screening prices where the cost of each alternative ration was comparable with each conventional ration. Findings further suggest that pea screenings price may need to decrease from $176.46/ton to as low as $58.17/ton to incentivize cow-calf producers currently feeding a ration of barley straw supplemented with barley grain to switch to a ration of grass legume hay supplemented with pea screenings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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