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Enregistrement W4389356932 · doi:10.1101/2023.12.04.569865

Opportunities to improve goat production and food security in Botswana through forage nutrition and the use of supplemental feeds

2023· preprint· en· W4389356932 sur OpenAlexfundno aff
Andrew S. Cooke, Honest Machekano, Javier Ventura-Cordero, Aranzazu Louro-Lopez, Virgil Joseph, Lovemore C. Gwiriri, Taro Takahashi, Eric R. Morgan, Michael R. F. Lee, Casper Nyamukondiwa

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektorat Riset and Pengembangan, Universitas IndonesiaBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilQueen's UniversityUniversity of PretoriaQueen's University BelfastHarper Adams UniversityUK Research and InnovationBotswana International University of Science and Technology
Mots-clésForageDry seasonBiologyLablab purpureusDry matterCropGrazingFood securityAgronomyWet seasonAnimal scienceAgricultureLegumeEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Goats fulfil a central role in food security across Africa with over half of households owning or rearing goats in rural areas. However, goat performance is poor and mortality high. This study assessed the nutritional quality of commonly used feeds and proposes feed-baskets to enhance goat nutrition and health. Feeds were collected from 11 areas within the Central District of Botswana, and macronutrient analyses were conducted, including crude protein, fibre fractions, ash, and metabolizable energy (ME). Forage nutrition was compared across seasons and soil types. Additionally, seasonal supplementation trials were conducted to evaluate consumption rates of various supplements, including crop residues, pellets, Lablab purpureus, and Dichrostachys cinerea. Each supplement was provided ad libitum for a 24-hour period, and consumption rates determined. Findings revealed significant differences in nutrition among various feed sources, across seasons, and in relation to soil types (p < 0.001). Consumption rates of supplements were higher during the dry season, possibly due to reduced forage availability. Supplement consumption rates varied across supplements, with crop residues accounting for approximately 1% of dry matter intake, compared to up to 45% for pellets, 13% for L. purpureus, and 15% for D. cinerea. While wet season feed baskets exhibited higher ME values compared to dry-season feed-baskets, the relative impact of supplementation was more pronounced during the dry season. These results highlight the potential for optimizing goat diets through improved grazing and browsing management, especially during the reduced nutritional availability in the dry season.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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