Validating the Classification of Smallholder Dairy Farming Systems Based on Herd Genetic Structure and Access to Breeding Services
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Smallholder dairy farming in Africa is classified into rural, peri-urban and urban systems. The major classification criterion is demographic. Dairy systems are extensively characterized, but not based on rigorous statistical analyses. We validated this classification based on herd genetic structure and identify determinants of within-system variations, taking Ethiopia as a case study. Discriminant function analysis correctly classified 38% - 50.6% of the 360 sampled farms into the three systems. Multinomial logistic regression analysis showed that rural and peri-urban farmers were 1.26 (P < 0.1) to 1.45 (P < 0.001) times more likely to keep local and low grade crossbreds and fewer high grade crosses (P < 0.05; odds ratio = 2.35) than the urban farmers. In the rural system, proportion of high grade crosses declined and low grades increased over generations, whereas in urban system the reverse was observed. Access to breeding services and land resources significantly determined the adoption of crossbred dairy herd within systems. In conclusion, considering farms within systems as a uniform unit to target development interventions may not be appropriate and thus farm topologies and system specific determinants of farmers’ breeding strategies need to be considered to design and introduce appropriate breeding interventions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle