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Enregistrement W4395019880 · doi:10.9734/ajravs/2022/v5i2185

Bio-economic Model of Halal Goat Production System based on Experimentally Comparing Feeding with Madre de Cacao and/or with IPIL-IPIL (Maguindanao Province, Philippines)

2022· article· en· W4395019880 sur OpenAlexaff
Manan E. Undong, Enrico P. Supangco, R. C. Sulabo, Rowena Baconguis

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Research in Animal and Veterinary Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock Farming and Management
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)BusinessAgroforestryAgricultural scienceEconomicsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study was conducted to develop a bio-economic model of Halal goat production in Maguindanao, Philippines to serve as model to Muslim and non-Muslim goat raisers.Nineteen viable cooperatives in the province of Maguindanao were chosen as beneficiaries of the program.Model development, validation and use were done by adopting the STELLA version 4.0.1 computer software program.Interventions derived from the model were tested in the field.Experimental goats were stalled in pens, subjected under two treatments and a Control, and replicated in a Original Research ArticleUndong et al.; AJRAVS, 5(2): 79-84, 2022; Article no.AJRAVS.8348680 completely randomized design.Descriptive statistics such as frequency and standard deviation were used.Analysis of variance (ANOVA) at 1% confidence level was also employed to determine the degree of significance of the observed differences among treatments.A total of eighteen (18) Halal goats with weight ranging from 10.0 -11.0 kg were used in the field test.They were stall-fed for 90 days with the following treatments: Control (100% Guinea grass), Treatment 2 (50% Guinea grass + 50% Madre de cacao), and Treatment 3 (50% Guinea grass + 25% Ipil-ipil + 25% Madre de cacao).Water and granulated salt were also provided.Dry matter, total digestible nutrients and crude protein contents of Guinea grass, Madre de cacao and Ipil-ipil used in the feeding experiment were analyzed in the laboratory adopting the AOAC method.Growth was determined based on average daily gain in weight among experimental goats.Experimental animals subjected to Treatment 3 performed better than those in the Control and Treatment 2. Results reveal that a combination of Guinea grass, Ipil-ipil and Madre de cacao is still the most practical option in intensive goat feeding management.The study also proved that baseline model developed could be used as tool for Halal goat production system in the province of Maguindanao.Thus, modelling can be used to reduce number of treatments and built-in cost associated with the experimentation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
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