The Socio-Economic Benefit of the Livestock Traceability System on Communal Beef Farmers in Swaziland
Notice bibliographique
Résumé
In this article, Swaziland is placed in the forefront as a small African country that implemented a livestock traceability system to benefit both communal and commercial farmers. The communal farmers are also able to export beef to European countries, markers that were previously unavailable to them, due to the successful implementation of the Swaziland Livestock Information and Traceability System (SLITS). Livestock traceability is briefly explained to align it with the importance of safe food production for human consumption and a few aspects are highlighted. The traceability systems is further explained in terms of its benefit to the rural economy, its role in growing the GDP and the realization of its aims as was initially expected by the Swazi Government. The data collection methods used were a document review, a case study and five interviews. It is concluded that livestock traceability systems should be adopted wider by other developing countries as it has a direct effect on the improvement of the socio-economic conditions of the rural poor. Its development and implementation remains very expensive, but Swaziland can be used as an example of a country that is able to reap the rewards from a commodity that is ample in their country, but scarce globally, leading to wider food sustainability.
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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 | 0,006 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».