Using quantitative methods to understand how dairy farmer wellbeing connects to farm management, barn design, technology, and animal welfare
Notice bibliographique
Résumé
The agricultural profession, particularly dairy farming, is known for its demanding nature, both physically and mentally. Dairy farmers encounter various challenges including long working hours, physical labour, financial pressures, and unpredictable weather conditions. My objective was to explore different farm management practices, farming factors, and the prevalence of mental and physical health issues among dairy farmers in Western Canada and Ontario. Statistical analyses included t-tests, ANOVA, and chi-squared tests to compare means with general population averages and to investigate associations between mental health scores and physical health outcomes with survey variables. The results of the survey indicated that farmers (n=115) scored significantly higher on perceived stress (P<0.001), anxiety (P<0.001), depression (P=0.04), and resilience scales (P<0.001) compared to the general population. The results also highlighted concerns regarding the physical health of dairy farmers, with the majority reporting work-related injuries and health issues. I identified significant differences when comparing mental and physical health with work-life balance, social environment and support, and specific dairy-related stressors. Farmers faced both personal and farming-related financial stressors. Surprisingly, health outcomes did not differ based on housing or milking system, management practices, farm responsibilities, or financial and transition planning variables. Therefore, dairy farmers appear to have similar well-being in different production systems, but farm finance, feed cost, weather, and workload constraints are major stressors. I then adopted a more holistic approach to cluster farmers based on their well-being and farm management. The analysis identified four distinct groups of dairy farmers based on their survey responses. It also emphasized the need for a deeper understanding of the unique challenges faced by individual farmers in their production systems. Without this understanding, there is a risk of developing intervention plans that are ineffective or inappropriate for the Canadian dairy industry. The typologies developed in this research offer a promising foundation for providing tailored support resources.
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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 | 0,019 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».