Knowledge Index for Measuring Knowledge and Adopting Scientific Methods in Treatment of Reproductive Problems of Dairy Animals
Notice bibliographique
Résumé
Reproductive problems among dairy animals are one of the major causes of loss in dairy sector. These problems can be tackled by imparting appropriate knowledge to the livestock owners. An attempt was made to measure the knowledge of livestock owners by developing a knowledge test on reproductive problems of dairy animals. The study was undertaken in Karnal district of Haryana state, India. Data were solicited from 300 livestock farmers who had at least one milch animal at the time of investigation. In addition to developing schedules for socio-economic variables, a knowledge test was also developed for measuring knowledge construct. Data were solicited on scientific treatment of affected dairy animals and 59.54% knowledge was observed on reproductive traits. Study indicates that majority of livestock farmers adopted scientific methods for treating their animals. Respondents’ age, extension contact and milk production were positively and significantly correlated with knowledge. Therefore, imparting quality practical training and periodical assessment of performance of lay inseminators for improving their skills and knowledge regarding estrus detection and insemination needs to be emphasized. Extension machinery has to be an ideal bridge between research/development institutions and dairy farmers for their catalytic effect (Meena & Malik, 2009). Extensive awareness programs are needed for inculcating scientific outlook among livestock farmers on these complex problems. Easy accessibility of veterinary hospital at village level can reduce the adoption of indigenous technical knowledge in treatment of these complex problems.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».