Application of GPS and GIS to study foraging behavior of dairy cattle
Bibliographic record
Abstract
Aplicación de GPS y GIS para estudiar el comportamiento en pastoreo de vacas lecheras. Se evaluó el uso de los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) para discriminar las actividades de pastoreo de vacas lecheras. El estudio se realizó en la granja robotizada de la Estación Biológica WK Kellogg de la Universidad Estatal de Michigan, entre 11 y 20 de agosto, 2010. Mediante observación de las actividades de forrajeo en diferentes sitios, usando sensores remotos se llevó un registro de la actividad de 4 vacas lactantes Holstein (650 kg PV; 23 kg.día-1) equipadas con collares GPS, que registran la posición de la cabeza con sensores de movimiento para los ejes X y Y. Los GPS mostraron 82-86% de probabilidad que la estimación de las ubicaciones de los animales tuviesen un error de 7 m. Estos datos sugirieron que las vacas permanecieron en las pasturas la mayor parte del tiempo (94,6±0,92%) y dentro del establo sólo un 5,4% (±0,92) del tiempo. Cuando las vacas estaban en las pasturas, la mayor parte del tiempo la dedicaron a pastoreo (51%); otra parte se dedicó a reposo (43%) y 6% a traslado. El ganado viajó en promedio 3385±712 m por día. En días de temperatura baja la actividad principal de las vacas fue el pastoreo (92%) y en días de media y alta temperatura el pastoreo fue sólo 62,6 y 59,4%, respectivamente. Por el contrario, el reposo fue la actividad más importante bajo media y alta temperatura (33,6 y 31,8%, respectivamente). Se demostró la utilidad de la teledetección y los GPS para monitorear el comportamiento animal.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".