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Enregistrement W1989278014 · doi:10.5539/jas.v5n10p176

Perceived Effect of Climate Variation on Poultry Production in Oke Ogun Area of Oyo State

2013· article· en· W1989278014 sur OpenAlexvenueno aff
O.A. Alade, A. O. Ademola

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock and Poultry Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoultry farmingAgricultural scienceLivestockProduction (economics)Ogun stateClimate changeSocioeconomicsEnvironmental scienceGeographyBusinessToxicologyBiologyEcologyEconomicsForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate variation is posing a threat to livestock production, especially the poultry enterprise. This study examined perceived effects of climate variation on poultry production in Oke Ogun area of Oyo State. One hundred and eighty poultry farmers were sampled for this study. Data were collected with interview schedule, described with frequencies and percentages, and analysed with chi-square. Result shows that 81.7% of the poultry farmers were male, 73.3% were married, and 8.3% had tertiary education. Most of the poultry farmers were aware of high temperature, change in rainfall pattern and intensity, loss of biodiversity and environmental degradation. Radio, friends, and family were their main sources of information on climate variation. Some of the effects of climate variation on poultry production were increase in feed intake of birds, outbreak of pests and diseases, and decrease in poultry products. Changes in feed formulation, use of well ventilated housing system and provision of more water ad-libitum were some of the measures taken to control these effects. It is concluded that the more the education and income of poultry farmers, the higher the measures used in controlling the effects of climate variation. Poultry farmers should be well informed on the best practices to reduce the adverse effect of climate variation on poultry enterprise to ensure continual production in changing times.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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