Risk factors associated with the incidence rate of clinical mastitis in smallholder dairy cows in the Dar es Salaam region of Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Smallholder dairy herds around the Dar es Salaam region of Tanzania supply 86% of raw milk consumed by the city dwellers. Previous studies have indicated that clinical mastitis is an important disease affecting smallholder dairy cows and an 18-month questionnaire-based longitudinal field-study was conducted between July 2003 and March 2005 to elucidate risk factors associated with the incidence. A total of 6057 quarter-level observations from 317 lactating cows on 87 randomly selected smallholder dairy herds were analysed at the quarter and cow level using logistic and Poisson regression models, respectively. At the quarter level, the average incidence rate of clinical mastitis was 38.4 cases per 100 quarter-years at risk whereas at the cow level the incidence rate was 43.3 cases per 100 cow-years at risk. The incidence was significantly (P< or =0.001) associated with cow factors (body condition score, parity, stage of lactation, and udder consistency), housing (floor type) conditions and milking (cow and udder preparation) practices. It was concluded that the extrapolation of the classic ten-point mastitis control plan into smallholder dairy herds should be undertaken cautiously. An integrated approach to dairy extension should focus more on the creation of mastitis awareness among smallholder producers and on the improvement of animal nutrition and reproduction indices-factors that may also have a direct impact on milk yield.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».