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Enregistrement W2053140595 · doi:10.5539/jas.v2n1p138

Avian Influenza and Employment Decisions of Poultry Farmers in the Federal Capital Territory of Nigeria

2010· article· en· W2053140595 sur OpenAlexvenueno aff
Hassan Ishaq Ibrahim, Hussaini Iliyasu, Hussaini Yusuf Ibrahim, Napoleon D. Saingbe

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock and Poultry Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfluenza A virus subtype H5N1OutbreakFederal capital territoryPoultry farmingBusinessAgricultureStock (firearms)Production (economics)Agricultural scienceAgricultural economicsSocioeconomicsEconomicsVeterinary medicineGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The outbreak of Avian Influenza in Nigeria has led to job losses, health problems, reduction in expected income of poultryfarmers and a decrease in the demand for poultry products. This study was designed to determine the monetary value ofstock lost, identify the determinants of the future employment decisions and the constraints faced by poultry farmers in theFederal Capital Territory of Nigeria. Data for the study was collected from 40 poultry farmers who have suffered lossesdue to the outbreak of the disease. The total monetary value of the stock lost in the study area as at 2007 was N142, 741,000. 45% of the respondents have abandoned poultry production while 32.5% have reduced the size of their poultrybusiness. Furthermore, only 22.5% have restarted their poultry business without reducing the quantity of the initial stockbefore the outbreak of the disease. The determinants of the decision to abandon were; amount of compensation received,educational level of the poultry farmer and total number of stock lost. The factors influencing the decision to reduce thescale of operation were; level of education of the farmer, years of experience in poultry production and the amount ofcompensation received from government. The post Avian Influenza outbreak constraints faced by the farmers were;inadequate compensation, low patronage by customers and low level of accessibility to agricultural credit institutions.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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