Health Constraints and Farm Management Factors Influencing Udder Health of Dairy Cows in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to identify the major health problems and possible farm management practices which could be associated to the prevalence of mastitis in dairy cows kept in smallholder dairy farms in Malawi. A total of 140 randomly selected dairy farms were included in the study. Health problems were assessed using a semi-structured questionnaire and farm records. Physical examination and California Mastitis Tests (CMT) were used to determine the presence of clinical mastitis (CM) and subclinical mastitis (SCM). The most common diseases reported at farm level were mastitis 39.3% (55/140) and East Coast Fever 15.7% (22/140). Mastitis was the major udder disease and 52.0% (93/179) of the cows had at least one case of mastitis in the previous year. The prevalence of mastitis (positive result of physical examination or CMT) was significantly affected (p<0.05) by history of mastitis, floor type, herd size, sanitation of stables and season of the year. Results of the present study suggest a need for targeted control measures against the major diseases identified. In addition, emphasis on management interventions with the aim to improve on the sanitation of stables is recommended in order to alleviate the negative impact of mastitis in dairy farms in Malawi.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».