Validating the Classification of Smallholder Dairy Farming Systems Based on Herd Genetic Structure and Access to Breeding Services
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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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».