Profitability analyses of Québec dairy cattle using health and management data via visualization tools.
Notice bibliographique
Résumé
Les données recueillies de routine pour l'amélioration des troupeau laitières (Québec DHI) ont été combinées avec les données provinciales de santé animale avec comme objectifs 1) la création d'une base de données y contenant avec des variables cumulatives à vie, 2) l'élaboration d'une analyse des différents facteurs affectant la rentabilité à vie chez les bovins laitiers en utilisant une approche empirique et 3) la création d'un outil pour analyser la rentabilité aux niveau du troupeau et individuel avec l'utilisation de la méthodologie de visualisation d'informations. Pour l'analyse de rentabilité à vie, tous les animaux doivent avoir leur information complète et a fin de maximiser la validité de l'analyse, les animaux ont été choisis parmi les troupeaux qui on enregistré des évènements de santé sur une base régulière. Les formules de rentabilité provenant de différentes sources dans la littérature ont été testées avec les données empiriques pour étudier leur applicabilité potentielle comme outil de décision pour les gestionnaires de troupeaux. Il a été constaté qu'avec la utilisation combinée de la rentabilité cumulée pendant la durée de vie (LTP) et de la rentabilité cumulé pendant la durée de vie ajustée pour le coût d'opportunité (LTPOC), les gestionnaires pouvaient visualiser de façon plus large la performance de l'animal en analysant les performances individuelles et leur contribution marginale au leur troupeau.Avec les formules de rentabilité sélectionnées, une analyse comparative des différences de la rentabilité associée aux systèmes de traite au Québec a montré qu'il y a des différences de le valeur de la production du lait cumulative et des coûts cumulatifs dans facteurs tels que l'âge au premier vêlage et la santé qui ont un effet sur la rentabilité. Les variables avec des différences significatives dans les résultats tels que LTP et le coût cumulatif de la santé ont été transformées en courbes de visualisation classées par système de référence (moyennes et 90e et 10e percentiles de distribution) montrant que les situations individuelles au niveau du troupeau pourraient être mieux comprises et analysées à l'aide des courbes des références plus précis par rapport à les comparaisons généraux. Finalement un outil de visualisation des informations a été conçu pour visualiser les performances de la rentabilité et de soutenir les décideurs dans l'analyse et la comparaison des résultats de la rentabilité de troupeau laitier et de chaque vache. Le prototype a été divisé en trois catégories hiérarchiques pour faciliter l'analyse multidimensionnelle: 1- Analyse de catégorie; 2- Analyse du troupeau; et 3- Analyse individuelle des animaux. Les courbes de résultats cumulatives pendant la vie ont été combinées aux résultats moyens du troupeau et la catégorie sélectionnée pour faciliter les comparaisons et l'analyse. De cette analyse et le développement exploratoire des idées sur la façon de comprendre la rentabilité de une manière visuelle, il est prévu que certains de ces concepts seront inclus à court et moyen terme dans le rapport de rentabilité présenté par le DHI à leurs clients.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».