Animal health constraints in dairy goats kept under smallholder farming systems in Kongwa and Mvomero Districts, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to determine animal health constraints for dairy goats kept by small-scale farmers in Kongwa and Mvomero districts, Tanzania. A total of 129 dairy goats belonging to 108 farmers were screened for gastrointestinal nematode (GIN) infection, coccidiosis, haemoparasites, brucellosis and contagious caprine pleuropneumonia (CCPP) over a period of 11 months. Other clinical diseases and mortalities were recorded. The goats used were Norwegian crosses and Toggenburg crosses. The mean prevalence of GIN infection and coccidiosis in all goats were 54.8 and 57.4%, respectively. Prevalence of GIN infection was higher (P ≤ 0.05) during the rainy months than in the dry months, but the prevalence of coccidiosis did not differ (P > 0.05) between the dry and rainy seasons. The EPG in goats did not differ (P > 0.05) between Kongwa (169.79 ± 0.03 EPG) and Mvomero (171.51 ± 0.04 EPG) districts, but the OPG differed significantly (P ≤ 0.05) with values of 793.15 ± 0.04 (Kongwa) and 364.02 ± 0.05 (Mvomero). The prevalence of CCPP in the goats was 26.4%. Other clinical diseases included respiratory diseases, infectious keratoconjunctivitis and orf (scabby lesions around mouth and nostrils). Both tests for haemoparasites and brucellosis indicated negative results for all goats tested. Mortality rate during the study period was 15.5% and the major causes of deaths were respiratory diseases, bloat and food poisoning. In conclusion, gastrointestinal nematodes are prevalent in both districts, but the burdens are relatively low to justify mass treatment. The Norwegian goats are more susceptible to GIN infection and coccidiosis compared to Toggenburg goats. Key words: Coccidiosis, diseases, gastrointestinal nematodes, mortality, Norwegian goats, Toggenburg goats.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».