Factors Affecting Kenya Alpine Dairy Goat Milk Production in Nyeri Region
Notice bibliographique
Résumé
<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>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».