Feasibility of Artificial Insemination Network for Egyptian Buffalo Development
Notice bibliographique
Résumé
Reviews of literature confirmed that Egypt has a comparative advantage in milk production rather than red meat, particularly from buffalo. In addition, there is an increasing scarcity in water resources, which constrains horizontal expansion in fodder acreage. In addition, there is a sharp competition between food demand and feed demand on available agricultural land resources. Thereof, a horizontal expansion in dairy buffalo stock would not be feasible. Thereof, the only option for buffalo development in Egypt is the vertical expansion via increasing milk yield to fulfil the current deficit in domestic milk production. The Egyptian consumer gives high preference to buffalo milk for color taste and high content of total solids, particularly fat. Buffalo milk has higher price than cow milk and its production grow faster than cow milk production. Artificial insemination (AI) network is the approach to accelerate the proposed genetic improvement of the buffalo milk yield. A recent study [1], provided evidence that the return of genetic investment in dairy buffalo would be feasible, (IRR = 19.71%) However, the Official statistics showed that there are only two AI-centers for buffalo selected buffalo sires, serving four AI-units in Egypt. Therefrom, the objective of this study was to assess the feasibility of establishment an AI-network in Egypt, by estimating (NPV, IRR, and payback period) and its sensitivity to unfavorite changes that may face the proposed program. The study used a field survey data collected from an AI-unit of the buffaloes’ semen and an AI-Center for raising buffalo sires in Nile Delta. Results showed that, while the average discount rate of the Egyptian economy was 17.5%, under the most probable condition the estimated IRR for one AI-unit was about 35%. A 10% Decrease in Semen Price and a 10% increase in Insemination Costs would result in IRR about 28% and 31%, respectively. The estimated IRR for the AI-center, under the most probable conditions was about 31%. 10% Decrease in Semen Price, and 10% increase in feed costs or in Sire’s price would result in 26%, 30% or 28% respectively. Thereof, the less sale price of semen dose is the most effective variable on the IRR. However, unfavorable changes would keep investments with high incentives in establishing a feasible AI-Network for increasingly rapidly the dairy buffalo milk yield.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».