Wall'Optimilk

Origins

This app has been created in the frame of my thesis project on the contribution to food security of Walloon dairy systems. The thesis has been financed by the FNRS (FRIA grant) and takes place in both the Walloon Agricultural Research Centre and the University of Liege (Gembloux Agro-Bio Tech). Using the metric of net productivity ((Produced animal food - consumed human-edible feed) / non-human-edible surfaces) on farm accounting data, we demonstrated that dairy farms maximising their contribution to food security are surface intensive and grass-based. However, this kind of dairy systems potentially has a higher impact on the environment through heavy use of N-fertilizers. In this app, we try to integrate the metric on net productivity alongside the other pilars of sustainability. The aim of this App is to find the farm(s) that optimise their contribution to 'sustainable food security'. Cette application a été créée dans le cadre de mon projet de thèse sur la contribution à la sécurité alimentaire des systèmes laitiers wallons. La thèse a été financée par le FNRS (bourse FRIA) et se déroule à la fois au Centre wallon de Recherches Agronomiques et à l'Université de Liège (Gembloux Agro-Bio Tech). En utilisant l'indicateur de productivité nette ((Aliments produits par les animaux - aliments consommés en compétition avec l'Homme) / surfaces non comestibles par l'Homme) sur des données comptables, nous avons démontré que les exploitations laitières maximisant leur contribution à la sécurité alimentaire sont intensives en surface et basées sur l'herbe. Cependant, ce type de système laitier a potentiellement un impact plus important sur l'environnement en raison de l'utilisation d'engrais azotés. Dans cette application, nous essayons d'intégrer la mesure de la productivité nette aux autres piliers de la durabilité. L'objectif de cette application est de trouver les exploitations qui optimisent leur contribution à la sécurité alimentaire durable.

Getting started

The output tabs

Beside this 'Welcome !' tab, you will find an 'Information' tab, an 'Optimisation' tab and a 'Graphical visualisation' tab. In 'Information', you will find extra explanation about the methodology and the interpretation of the indicators. In 'Optimisation', you will be able to set your own weight to each indicator and find the optimal dairy farm(s). In the 'Graphical visualisation' tab, you can graphically observe the links between the sustainability metrics as well as the behaviour of the farms in relation to the chosen weights. Let's go ! A côté de cet onglet 'Welcome !', vous trouverez un onglet 'Information', un onglet 'Optimisation' et un onglet 'Graphical visualisation'. Dans 'Information', vous trouverez des explications supplémentaires sur la méthodologie et l'interprétation des indicateurs. Dans l'onglet 'Optimisation', vous pourrez attribuer votre propre poids à chaque indicateur et trouver la ou les exploitations laitières optimales. Dans l'onglet 'Graphical visualisation', vous pouvez observer graphiquement les liens entre les indicateurs de durabilité ainsi que le comportement des exploitations par rapport aux poids choisis. Allons-y !

The left pannel : your choices

In the left pannel, you will be asked to put weights to the different indicators. When you are ready, just push the 'Update optimisation'-button. You can also try different weights and observe how this impact the results... Dans le panneau de gauche, il vous sera demandé de pondérer les différents indicateurs. Lorsque vous êtes prêt, il vous suffit d'appuyer sur le bouton 'Update optimisation'. Vous pouvez également essayer différents poids et observer l'impact sur les résultats...

Acknowledgment

We are very thankful for the two accounting organisms that provided us with anonymous data. Those are Élévéo (AWE-groupe) and DAEA (SPW). More precisely, we would like to thank Edouard Reding and Olivier Miserque for their time and their valuable comments. We are also thankful to Frederic Vanwindekens (CRA-W) and Françoise Thilmany (CRA-W) for their help concerning the construction of this App. Nous remercions les deux organismes comptables qui nous ont fourni des données comptables anonymes. Il s'agit d'Élévéo (AWE-groupe) et de la DAEA (SPW). Plus précisément, nous tenons à remercier Edouard Reding et Olivier Miserque pour le temps qu'ils nous ont consacré et leurs précieux commentaires. Nous tenons également à remercier Frederic Vanwindekens et Françoise Thilmany pour leur aide conernant la construction de cette App.

Contacts

The following persons have contributed to this work : Caroline Battheu-Noirfalise (FRIA Phd candidate), Alexandre Mertens (CRA-W), Catherine Charles (ULiege), Thomas Dogot (ULiege), Eric Froidmont (CRA-W), Didier Stilmant (CRA-W), Yves Beckers (ULiege). Any question or remarks ? Contact us ! Les personnes suivantes ont contribué à ce travail : Caroline Battheu-Noirfalise (doctorante FRIA), Alexandre Mertens (CRA-W), Catherine Charles (ULiege), Thomas Dogot (ULiege), Eric Froidmont (CRA-W), Didier Stilmant (CRA-W), Yves Beckers (ULiege). Une question ou une remarque ? N'hésitez pas à nous contacter ! my email

Dataset

The dataset used in this App is composed of 209 specialized dairy farms from the Walloon Region (Belgium). The inidcators are calculated exclusively from farm accounting data from the years 2018-2019-2020. Those farms represents the maximal amount of farms with a complete dataset on the three years from the two accouting organisms (Élévéo and DAEA). However, this dataset can hardly be used as a representative sample of the Walloon Region as the Loamy Region is poorly represented. Le jeu de données utilisé dans cette application est composé de 209 exploitations laitières spécialisées de la Région wallonne (Belgique). Les indicateurs sont calculés exclusivement à partir des données comptables des exploitations pour les années 2018-2019-2020. Ces exploitations représentent le maximum d'exploitations disposant d'un jeu de données complet sur les trois années auprès des deux organismes comptables (Élévéo et DAEA). Cependant, cet ensemble de données peut difficilement être utilisé comme un échantillon représentatif de la Région wallonne car la Région Loamy est peu représentée.

Sustainability metrics

The selection of metrics comes from a review on sustainability metrics of dairy farms on farm accouting data (Lebacq et al., 2013). These metrics represent the three pilars of sustainability. However, the social pilar is the most underrepresented aspect of sustainability as it is complicated to calculate social metrics on accounting data. La sélection des indicateurs provient d'une étude sur les indicateurs de durabilité des exploitations laitières calculables à partir des données comptables des exploitations (Lebacq et al., 2013). Ces indicateurs représentent les trois piliers de la durabilité. Cependant, le pilier social est l'aspect le plus sous-représenté de la durabilité, car il reste compliqué de calculer des indicateurs sociaux à partir de données comptables.

Methodology

The methodology used for the optimisation is Electre III, which is an outranking approach aiming at solving multiple-criteria decision-making problems (Roy, 1991). The calculation are done with the OutrankingTools R package (Prombo, 2014) La méthodologie utilisée pour l'optimisation est Electre III, qui est une approche de type surclassement visant à résoudre des problèmes de prise de décision multicritères (Roy, 1991). Les calculs sont effectués à l'aide du package R OutrankingTools (Prombo, 2014)

References

Prombo, M. 2014. OutrankingTools: Functions for Solving Multiple-criteria Decision-making Problems.https://CRAN.R-project.org/package=OutrankingTools Lebacq, T., Baret, P., Stilmant, D. 2013. Sustainability indicators for livestock farming. A review. Agronomy for Sustainable Development, 33(2): 311-327. DOI 10.1007/s13593-012-0121-x Roy, B. 1991. The outranking approach and the foundations of electre methods. Theory and Decisions, 31 : 49-73

Interpretation

The optimisation renders a table of metrics for each dimension of sustainability and management parameters. Those tables give statistics of the whole dataset (217 farms) and the results of the 'best' farm following the given weight per metric. Abbreviations are as follows (in order of appearance) : CP, Crude Protein; HDP, Human Digestible Protein; CO2-eq, CO2 equivalent; l std, standardised milk liters; N, nitrogen; LU: Livestock Units; FWU, Familial Working Unit; DM, Dry Matter. L'optimisation produit un tableau de mesures pour chaque dimension de la durabilité et des paramètres de gestion. Ces tableaux présentent les statistiques de l'ensemble des données (217 exploitations) et les résultats de la 'meilleure' exploitation en fonction des poids donnés à chaque paramètre. Les abréviations sont les suivantes (par ordre d'apparition) : CP, protéine brute ; HDP, protéine digestible par l'Homme ; CO2-eq, équivalent CO2 ; l std, litres de lait standardisés ; N, azote ; LU : Unités de gros bétail ; FWU, Unité de Travail Familial ; DM, Matière Sèche.

Food security

Environment

Economy

Social

Management

How to read this graph ?

This graph represents the result of a principal components analysis (PCA). In this case, this method is used to plot the multivariate datasets in two dimensions for the sake of visual representation. Those two dimensions are the two first components of the PCA, two newly created ordinal dimensions chosen in the multivariate space to explain the highest part of the variability of the original dataset. The same space is represented on the two following two graphs : one with the sustainability metrics and one with the individual farms. Ce graphique représente le résultat d'une analyse en composantes principales (ACP). Dans ce cas, cette méthode est utilisée pour représenter un jeu de données multivariées en deux dimensions afin d'en obtenir une représentation visuelle. Ces deux dimensions sont les deux premières composantes de l'ACP, deux dimensions ordinales nouvellement créées, choisies dans l'espace multivarié pour expliquer la plus grande partie de la variabilité des données originales. Le même espace est représenté sur les deux graphiques suivants : l'un avec les indicateurs de durabilité et l'autre avec les exploitations individuelles.

The sustainability metrics' graph

Each sustainability metric is represented on this graph as an arrow. If one arrow is long, the metric is well represented on the two first dimensions of the PCA. If two arrows are close, the two associated metrics are positively correlated. If two arrows are pointing in opposite directions, the two associated metrics are negatively correlated. Chaque indicateur de durabilité est représenté sur ce graphique par une flèche. Si une flèche est longue, l'indicateur est bien représenté sur les deux premières dimensions de l'ACP. Si deux flèches sont proches, les deux indicateurs associées sont positivement corrélées. Si deux flèches pointent dans des directions opposées, les deux indicateurs associées sont négativement corrélées.

The individual farms' graph

The following graph represents the individual farms in the same space as the sustainability metrics. As a result, one can mentally transpose the metrics' arrows into the individual farms' graph. Doing so, the interpretation is the following : the value of one farm's metric is the perpendicular projection of the farm into the associated arrow. This graph is intereactive. You can brush around farms to get their sustainability performances. Le graphique suivant représente les exploitations individuelles dans le même espace que les indicateurs de durabilité. En conséquence, il est possible de transposer mentalement les flèches des indicateurs dans le graphique des exploitations individuelles. Ce faisant, l'interprétation est la suivante : la valeur de l'indicateur d'une exploitation est la projection perpendiculaire de l'exploitation sur la flèche associée. Ce graphique est interactif. Vous pouvez former un carré autour des exploitations pour obtenir leurs performances en matière de durabilité.