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Enregistrement W2938232785 · doi:10.5539/jas.v11n5p535

Milk Production, Marketing and Quality in Meta District of Eastern Hararghe Zone, Ethiopia

2019· article· en· W2938232785 sur OpenAlexvenueno aff
Mitiku Eshetu Guya, Mulu Mamo Adugna, Yesihak Yusuf Mumed

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHaramaya UniversityStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésMilkingAgricultural scienceFood scienceLactoseConsumption (sociology)HygieneTotal dissolved solidsBusinessGeographyBiotechnologyAnimal scienceBiologyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study was conducted in Meta District of Eastern Hararge Zone Oromia Regional State, Ethiopia with the objective to assess milk production and marketing, and to determine chemical composition and microbial quality of raw cow milk. Three Rural Kebeles (RK) namely, Biftu Ganama, Oda Chafe and Waligalte Bali’na were purposively selected based on dairy production potential and accessibility. A total of 132 respondents were randomly selected from farmers (122), consumers (6) and milk collection centers (4). Interview was made using semi-structured questionnaire to collect data on milk production, constraints, marketing, milk handling practices and utensils used as milk container. The result of the study indicated that, average daily milk production, milk for marketing and consumption were 1.96±0.517 litters/day/cow, 68.9% and 31.1%, respectively. Majority of the respondents ranked feed shortage as the first constraint. Hand milking after calf suckling was practiced by all the farmers. Most of the respondents (56.6%) used a gourd container locally called “qabe” for milking, and plastic jerry can (81.96%) for milk delivery to milk collection centers. Significantly higher (P < 0.05) figures were recorded for fat, protein, total solids, solids-not-fat and lactose contents at producers level than the consumers and collection centers. Total bacterial count (TBC), coliform count (CC) and yeast and mould count (YMC) of milk samples from milk collection centers were significantly higher (P < 0.05) than milk samples from consumers and producers and did not meet quality standards set by Quality Standard Authority of Ethiopia. Therefore, we can concluded that the chemical composition of milk was satisfactory compared to the standard level, whereas the microbial quality of the milk was poor that suggests the need for better sanitary practices of milking environment and milk utensils.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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