MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7117597542 · doi:10.35679/1991-9476-2025-20-4-974-983

ROBOTIC FEED ON CATTLE FARMS DISTRIBUTING

2025· article· W7117597542 sur OpenAlexaboutno aff
Victoria Yurievna Sidorova

Notice bibliographique

RevueSCIENTIFIC LIFE · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomationRobotWork (physics)Mobile robotVolume (thermodynamics)RoboticsAutomatic control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several large domestic and foreign companies, including Lely Vector, Hetwin – automation systems GmbH, and others, are currently engaged in the issues of cattle robotic feeding. Automated robo-feeding simultaneously performs several functions: various types (n=99) of feed mixtures’ crushing, mixing, and distributing to produce groups of animals (n=16 or more). Fully robotic feed dispensers perform several producing operations: weighing, cutting, mixing, dosing, feed transporting, etc. The volume of the hopper of such mixers are 2-4 m3, weight 1,3-1,4 tons, productivity of 40-400 animals. These robots feeding are automatically powered, powered by a battery or accumulators, and drive through the cowshed for the most part without a rail system using. If a rail system is used, it is usually laid under the floor. There is a variant of movement magnetic traction using. Currently, robotic feed distribution systems are used along with automated ones. Among the foreign samples of automated feed dispensers used on domestic farms, it is appropriate to mention, first of all, such brands as De Laval VM-12, V-MIX 10 N ECO, BelMix T-659 and others. Robotic systems differ from mechanized and automated feed distribution systems in a number of advantages. One of them is that robot feed dispensers can work with both large and small numbers of animals: if the mobile automated feed dispensers KTU-10, AKM-9, RMM-5,0, KSP-0,8, etc., have a hopper volume of 10-11 m3, then robots with a smaller 2,5-3 volume a similar amount for feed distributing. Depending on the modification of automated feed dispensers, the power of various models reaches 1.5-7.5 kW; feed mixing capacity per hour is 1000-1600 kg; one–time unloading with an average density of 350 kg/m3 of feed mixture is inferior to robotic analogues, which have the best advantage in weight – 1.2-1.2 tons, against 10.7-12.7.-14.0. All feed distribution processes in automated agricultural machines are unchanged, whereas in robotic systems they can be rebuilt during the process, programmed and controlled.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,244 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSCIENTIFIC LIFEMême sujetAnimal Nutrition and HealthTravaux en français237 207