Cattle as technological interventions: The gender effects of water demand in dairy production in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Smallholder dairy production dominates the country of Uganda, with over 90% of the national herd owned by smallholders. To reduce hunger, malnutrition, and raise families out of poverty agricultural development, interventions in Uganda have focused on increasing milk production through the introduction of improved dairy cow breeds. Development actors, such as the East Africa Dairy Development (EADD) program in Uganda, see crossbreed dairy cows as a key technological intervention for improving production. Drawing on a multi-method study (spatial analysis, surveys, and qualitative interviews) of dairy smallholders, our paper examines the gendered effects of the introduction of crossbreed dairy cows. To ensure peak performance, improved breeds require more inputs (e.g., water, feed, and medicine), which are labor and time intensive with specific gendered outcomes. Our findings reveal that both men and women identify fetching water as one of the greatest challenges in maintaining dairy cows, but women and children disproportionately fetch the water and women have higher reported rates of time poverty. Water quality is also an issue, with smallholders struggling to provide clean water to cows, and our basic water testing reveals water sources with high nitrate levels that can be harmful for children and dairy cows.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».