Effects of <i>Calliandra</i> and <i>Sesbania</i> on Daily Milk Production in Dairy Cows on Commercial Smallholder Farms in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing interest in protein supplementation of dairy-cow diets using leguminous shrubs. The study objective was to ascertain the association between diet supplementation with Calliandra calothyrsus and Sesbania sesban and milk production in dairy cattle on commercial smallholder farms. This trial involved 235 cows from 80 smallholder dairy farms in Kenya randomly allocated to 4 intervention groups: (1) receiving Calliandra and Sesbania and nutritional advice; (2) receiving reproductive medicines and advice; (3) receiving both group 1 and 2 interventions; and (4) receiving neither intervention. Farm nutritional practices and management data were collected in a questionnaire, and subsequent physical examinations, mastitis tests, and milk production of cows on the farm were monitored approximately monthly for 16 months. Descriptive and univariable statistical analyses were conducted, and multivariable mixed-model regression was used for identification of factors associated ( P<0.05 ) with daily milk production. The mean milk production was 6.39 liters/cow/day (SD = 3.5). Feeding Calliandra/Sesbania to cows was associated ( P<0.0005 ) with an increase in milk produced by at least 1 liter/cow/day with each kg fed. Other variables positively associated with ln daily milk production in the final model included feeding of Napier grass, amount of silage and dairy meal fed, body condition score, and appetite of the cow. Other variables negatively associated with ln daily milk production in the final model included amount of maize germ fed, days in milk, sudden feed changes, pregnancy, and subclinical mastitis. In conclusion, our field trial data suggest that use of Calliandra/Sesbania through agroforestry can improve milk production in commercial smallholder dairy farms in Kenya. Agroforestry land use systems can be adopted as a way for dairy farmers to cope with feed shortages and low crude protein in farm-available feeds for their cows.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».