Mortality as the primary constraint to enhancing nutritional and financial gains from poultry: A multi-year longitudinal study of smallholder farmers in western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chickens are a widely held economic and nutritional asset in rural Africa and are frequently managed by women. Despite potential benefits of larger flock sizes, the average number of chickens kept at the household level is reported to be low. Whether this reflects decision-making to maximize benefits per unit labor by voluntary reduction of chicken numbers by consumption or sale versus involuntary losses due to mortality is a significant gap in knowledge relevant to improving smallholder household welfare. METHODS: In a 4-year longitudinal study of 1,908 smallholder households in rural western Kenya, the number of chickens owned by quarterly census at each household was determined. Households reported gains and losses of chicken over the immediate previous quarter. Gains were classified as on-farm or off-farm; losses were classified as voluntary (sales, gifts, consumption) or involuntary (mortality, unclassified loss). RESULTS: The mean number of chickens owned over the 16 quarters was 10, consistent with prior cross-sectional data. Involuntary losses represented 70% of total off-take, while voluntary off-take represented the remaining 30%. Mortality composed 60% of total reported off-take and accounted for most of the involuntary losses. Household consumption, sales, and gifts represented 18%, 9%, and 3% of off-take, respectively. CONCLUSION: The overwhelming majority of off-take can be classified as involuntary off-take, principally due to mortality, that does not reflect the owner's decision to maximize value through nutritional gain, income, or social capital. This strongly suggests that there is substantial opportunity to enhance the value of chickens as an asset, both nutritional and income generating, for smallholder households living at poverty level. Our findings suggest that programs emphasizing community level poultry vaccination and feed supplementation are much more likely to be effective than those solely focused on providing chickens.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».