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Enregistrement W2017867984 · doi:10.5539/jfr.v3n6p160

Factors Affecting Kenya Alpine Dairy Goat Milk Production in Nyeri Region

2014· article· en· W2017867984 sur OpenAlexvenueno aff
Monica Mburu, Mugendi Beatrice, Makhoka Anselimo, Muhoho Simon

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésMilkingMilk productionPopulationAnimal scienceGeographyBiologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>In Kenya use of exotic dairy goats in breeding programmes for smallholder production systems has become popular, but information on the milk production is scarce. A study was carried out to assess the milk yield of dairy goats reared in high potential and semi arid areas of Nyeri County. This involved 190 smallholder farmers rearing Alphine dairy goats in Nyeri County and registered with Dairy Goat association of Kenya (DGAK). Which formed 100% sampling of the population under study. The grade, feeding practices and age of the dairy goats were evaluated. The dairy goat average milk production was 1.90 litres per day, with the appendix grade in Kieni East giving the highest production of 2.69 liters per day while foundation grade in Mukurweini gave the lowest, 0.98 litres per day. The higher milk production in Kieni East, which is a semi arid area, was noted to be due to good feeding practices where 43% of the farmers used concentrates during milking and also 48% supplemented the feed with minerals. In the high potential area of Mukurweini none of the farmers used mineral supplements with only 5% using concentrates during milking. The age of the dam significantly affected the average milk production, with the onset of production being the age of 2.0 years, reaching the peak at the age of 6.5 years. Kieni East, gave the highest production of 4.2 litres at the age of 6 years. The results demonstrated that the low-input farming conditions affected the Alphine goats milk production.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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