Type de document : article scientifique publié dans Agricultural Systems
Auteurs : Larissa Mysko, Jean-Joseph Minviel, Patrick Veysset, Isabelle Veissier
Résumé en français (traduction) : Comment atteindre simultanément les performances économiques, environnementales et de bien-être animal dans les élevages bovins allaitants français ?
Les attentes de la société à l’égard de l’élevage vont au-delà de la simple production et de l’obtention de prix alimentaires abordables et englobent désormais des normes élevées en matière de bien-être animal et de performances environnementales. Nous cherchons ici à savoir si et comment il est possible d’atteindre simultanément de bonnes performances économiques, environnementales et de bien-être animal dans les élevages de bovins allaitants. Nous avons extrait des indicateurs économiques, des proxys pour le bien-être animal et les performances environnementales, et des données décrivant les pratiques et conditions d’élevage à partir d’une base de données technico-économique comprenant des données collectées auprès de plus de 250 élevages allaitants français sur la période 2016-2022. Nous avons analysé les relations entre les performances en matière de bien-être animal, les performances environnementales et les performances économiques à l’aide d’une approche de modélisation par équations structurelles (SEM). Nous avons ensuite utilisé des modèles logit pour identifier les pratiques et conditions d’élevage qui favorisent la « multiperformance ». Les exploitations qui combinent des pratiques où les besoins nutritionnels des bovins allaitants sont synchronisés avec le cycle de disponibilité de l’herbe sont plus susceptibles d’être multiperformantes. La synchronisation est gérée en exploitant certaines caractéristiques clés des animaux (épuisement et reconstitution des réserves corporelles), en choisissant la bonne saison de vêlage et en vendant des animaux bien adaptés à l’alimentation à l’herbe. La combinaison de deux modèles analytiques – l’un établissant les relations entre plusieurs dimensions de la performance et l’autre établissant les relations entre la multiperformance et les pratiques d’élevage – permet de combler le fossé entre les concepts théoriques et les mesures d’élevage concrètes sur la question d’actualité de l’obtention de la multiperformance dans plus de deux dimensions, pour laquelle la littérature est encore rare.
Résumé en anglais (original) : Society has a number of expectations around livestock farming that go beyond mere production and affordable food prices to now encompass high standards of animal welfare and environmental performance. Here we investigate whether and how it is possible to concurrently achieve good economic, environmental, and animal welfare performances on suckler cattle farms. We extracted economic indicators, proxies for animal welfare and environmental performances, and data describing farming practices and conditions from a technical-economic database featuring data collected from ≥ 250 French suckler farms over the period 2016–2022. We analysed the relationships between animal welfare performance, environmental performance and economic performance using a structural equation modelling (SEM) approach. We then used logit models to identify farming practices and conditions that promote ‘multiperformance’. Farms that combine practices where nutritional needs of suckler cattle are synchronised with the grass availability cycle are more likely to multiperform. The synchronisation is managed by exploiting certain key animal characteristics (depletion and restoral of body reserves), choosing the right calving season, and selling animals well adapted to grass-feeding. Combining two analytical models—one establishing the relationships between several performance dimensions and one establishing the relationships between multiperformance and farming practices—allows to bridge the gap between theoretical concepts and concrete farming measures on the topical issue of achieving multiperformance in more than two dimensions, where the literature is still scarce.
