Tình hình chăn nuôi heo, dịch bệnh và thực hành vệ sinh thú y liên quan đến bệnh dịch tả heo Châu Phi tại tỉnh Cà Mau
Notice bibliographique
Résumé
Nghiên cứu được tiến hành nhằm đánh giá tình hình chăn nuôi heo, dịch bệnh truyền nhiễm và thực hành vệ sinh thú y liên quan đến bệnh dịch tả heo Châu Phi (African swine fever – ASF) trên heo tại tỉnh Cà Mau. Số liệu thứ cấp về tình hình chăn nuôi và dịch bệnh được thu thập thông qua điều tra hồi cứu; số liệu sơ cấp thực trạng vệ sinh thú y được thu thập thông qua điều tra cắt ngang và phỏng vấn trực tiếp đối với 79 hộ chăn nuôi heo. Kết quả cho thấy, tổng đàn heo của tỉnh Cà Mau giảm mạnh vào năm 2019 (giảm 22,98%) và 2020 (giảm 25,63%) so với năm 2018 do ảnh hưởng của bệnh ASF. Dịch bệnh trên heo trong giai đoạn 2019 – 2020 chủ yếu là do ASF gây ra. Quy mô chăn nuôi heo chủ yếu là quy mô nông hộ (89,87%), chăn nuôi heo hướng thịt (89,87%), kinh nghiệm chăn nuôi lâu năm (>10 năm) (50,63%), hệ thống chuồng hở (63,29%), người chăn nuôi sử dụng thức ăn hỗn hợp (91,14%) và nước giếng (89,87%). Bên cạnh đó, người chăn nuôi tại địa phương có quan tâm về thực hành vệ sinh thú y để phòng ngừa lây nhiễm bệnh ASF.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,021 |
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 ».