Are integrated crop-livestock clinics an option for Kenyan smallholder farmers to address One Health issues?
Notice bibliographique
Résumé
The majority of smallholder farmers in sub-Saharan Africa rely on both crops and animals for their livelihoods.However, the scarcity of farmer advisory services leaves them with insufficient knowledge about crop and animal health, as well as the wider health issues emanating from farming.There is a need for adapted, innovative services to meet the needs of smallholders.CABI's long-standing work with plant clinics sparked new ideas on how to better serve smallholder farmers by including animal advice in the clinics.This, in turn, revealed a potential to explore 'One Health benefits' of such an integrated service.Uganda began piloting crop-livestock clinics in 2021, and Kenya followed in 2022.Before launching the Kenyan pilot, a study was conducted to ascertain farmers': (i) awareness of 'One Health issues' related to crops and animals, (ii) information needs on crop and livestock farming, and (iii) perceptions on joint crop-livestock clinics as a new type of integrated farmer service.About 70% of the farmers, mainly from Trans-Nzoia and Machakos counties, were aware of some 'One Health issues', including mycotoxins such as aflatoxin as well as pesticide residues on food and fodder.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 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 ».