Raising healthy and productive kids: A survey of dairy goat kid rearing practices on Canadian farms and their associations with farm performance
Bibliographic record
Abstract
L'élevage des chevrettes est à la base de la productivité et de la rentabilité des troupeaux de chèvres laitières. La croissance des chevrettes pendant les périodes de pré-sevrage et de sevrage est essentielle pour maximiser la croissance future et la rentabilité à vie d’un troupeau laitier, et est largement déterminée par les pratiques de gestion des chevrettes en début de vie. L’industrie caprine laitière est relativement petite, mais en croissance au Canada. Cependant, peu de papiers scientifiques publiés sur l’élevage des chevrettes laitières sont disponibles, ce qui limite la quantité de références disponibles pour guider les producteurs dans l'optimisation de leur productivité. L'objectif global de cette thèse était de dresser un portrait des pratiques d'élevage dans l'industrie caprine laitière du Canada et d'identifier les pratiques d'élevage qui améliorent la performance des troupeaux, pratiques sur lesquelles les producteurs pourraient se concentrer pour accroître la performance et la rentabilité de leurs fermes. Cet objectif a été atteint grâce à une revue de littérature sur les pratiques d'élevage des chevreaux laitiers dans les systèmes de production intensive et à une étude par sondage sur les pratiques courantes d'élevage des chevrettes dans les fermes laitières canadiennes. La revue de littérature a permis d'identifier et de comparer les pratiques d’élevage des chevrettes laitières recommandées pour les systèmes de production intensive au Canada, aux États-Unis et en France. La littérature scientifique a été examinée afin de comparer les connaissances scientifiques aux recommandations actuelles dans les différents secteurs de l'élevage des chevreaux, y compris la gestion des mises-bas et du colostrum, l’alimentation lactée, l’alimentation solide, la gestion des maladies, l'ébourgeonnage (ou l’écornage), le logement, le sevrage et le suivi de la croissance des chevrettes. Des lacunes ont été relevées dans la littérature pour certains aspects tels que la gestion des mises-bas, l'alimentation du lait et des aliments solides, le logement et le sevrage. Approfondir les connaissances quant à ces aspects permettrait de valider, voire raffiner les recommandations actuelles. Le sondage a permis d'identifier les pratiques d'élevage courantes dans 25 % des fermes de chèvres laitières au Canada et d'examiner les associations entre ces pratiques d'élevage et six indicateurs de performance, notamment la mortalité, la prévalence des diarrhées et des maladies respiratoires avant le sevrage, la croissance des chevrettes avant le sevrage, la production laitière ainsi que le taux de remplacement du troupeau. Les principales conclusions de cette étude révèlent que les indicateurs de performance des troupeaux ont été principalement influencés par les pratiques de gestion du colostrum et de l'alimentation du lait. D'autres pratiques d'élevage ont aussi été significativement associées avec certains des indicateurs de performance, ce qui nous indique qu’elles devraient aussi être prises en compte lors de l'établissement d’un guide des meilleures pratiques de gestion pour les fermes caprines laitières
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| 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".