Profitability analyses of Québec dairy cattle using health and management data via visualization tools.
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".