Integration of Tsetse Fly and Trypanosomiasis Control Methods From Livestock Farmers’ Perspective: A Multivariate Probit Approach
Notice bibliographique
Résumé
Integration of tsetse fly and trypanosomiasis control methods is identified as most feasible and effective approach to eradication of African Animal Trypanosomiasis (AAT) and Human African Trypanosomiasis (HAT). However, little focus is directed towards understanding the drivers of integration of the control methods by farmers. We used cross-sectional data collected from 536 livestock keeping households in Lamu County of Kenya to identify factors influencing multiple use of insecticide treated livestock (ITL), insecticide treated targets (ITT), and treatment with trypanocidal drugs (TTD). Multivariate probit model was applied in estimation of covariates of multiple use of the control methods. Descriptive results indicated that nearly 61% of the livestock keeping households used at least one of the tsetse fly and trypanosomiasis control methods, with about 9%, 7%, and 13% of the households using ITL, ITT, and TTD, respectively. The results also indicated that nearly 32% of the households integrated the control methods. Furthermore, multivariate probit results showed that sex of household head, age of farmer, positive perceptions of technology availability and effectiveness, and off-farm income increased the likelihood of integration. In contrast, household size, having agriculture as the main occupation, and cost of the technology significantly reduced the likelihood of multiple use of the control methods. The results suggest heterogeneity in farmers’ decisions to integrate tsetse fly and trypanosomiasis control methods. Therefore, farmer outreach programs should consider key household characteristics, as well as technological attributes which may stimulate adoption of appropriate tsetse fly and trypanosomiasis control technologies.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».