Données zootechniques de veaux laitiers non destinés au renouvellement
Notice bibliographique
Résumé
Le projet CASDAR VALOVBIO (Améliorer la VALOrisation des Veaux en BIO : accompagner les éleveurs bio dans la mise en place de systèmes innovants et rémunérateurs pour valoriser les bovins non destinés au renouvellement) est mené par la FNAB (Fédération Nationale d’Agriculture Biologique) entre 2024 et 2027. La première action de ce projet consiste à rassembler les savoirs et les données disponibles sur la valorisation des veaux laitiers surnuméraires afin de créer des références techniques et de pouvoir outiller les conseillers dans l’accompagnement des éleveurs. Les données collectées et traitées dans le cadre de ce projet concernent des veaux laitiers surnuméraires élevés dans des fermes de l’Ouest (Mayenne, Maine et Loire) et du Nord-Est (Nord, Pas de Calais, Aisne, Ardennes, Vosges). Elles ont été produites dans le cadre de deux études sur la valorisation de veaux laitiers non destinés au renouvellement : VALOMALEBIO (Pays de la Loire - https://www.biopaysdelaloire.fr/valomale-valorisation-des-males-en-agriculture-biologique/) et PREVEAU (Hauts-de-France). Les données de suivi (races, sexe, dates de naissance, sevrage, abattage, pesées, traitements sanitaires, etc.) ont été collectées par les partenaires des projets (réseau CAB - Coordinnation AgroBiologistes des pays de la Loire, CRAPAL - Conservatoire des races animales en Pays de la Loire, Bio en Haut de France) et synthétisées par les animateurs respectifs des groupes VALOMALEBIO et PREVEAU. D’autre part, 20 entretiens semi-directifs (autorisation Adéquacy 674 – utilisation de Sygade pour la conservation des données d’entretien : enquête n° 1f01f5ac-31eb-6764-a517-5b0e7d56b0d6) ont été réalisés entre avril et mai 2025, auprès de 20 éleveurs valorisant des veaux laitiers en veaux gras ou en bœufs herbagers, en partenariat ou sur la ferme de naissance, en bio ou en conventionnel. 18 d’entre eux appartenaient aux deux groupes susmentionnés (12 en Pays de la Loire, 6 en Hauts de France), complétés par un éleveur des Ardennes et un ingénieur de l’unité de recherche INRAE ASTER à Mirecourt, qui ont transmis les données de leurs fermes. Ces entretiens ont permis de recueillir les pratiques d’élevage et de les associer aux animaux. Ces bases de données permettent d’établir des liens entre les pratiques d’élevage (choix de races, modes de phase lactée, âge au sevrage, conduite en engraissement) et les performances zootechniques des animaux (croissances, abattages). Tous les animaux n’ont pas des données complètes : - Certaines fermes ne pesaient pas leurs animaux : leurs animaux ont seulement des données d’abattage - Certains animaux n’étaient, à date, pas sevrés, d’autres ont été vendus en veaux gras : ils ont des données de croissance en phase lactée uniquement. - Certains animaux en engraissement n’étaient pas encore abattus : ils ont des données de croissance en phase lactée et engraissement, mais pas de données d’abattage. De ce fait, trois typologies ont été établies (phase lactée, engraissement, conduite globale), basées sur les trois bases de données référencées. Afin de garantir l’anonymisation des données, le nom de chaque ferme a été remplacé par un code.
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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».