Determinants of Voluntary Vaccination Against Endemic Infectious Pig Diseases in the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
Smallholder pig farmers’ decision to adopt a vaccination strategy can be effective in managing threats associated with endemic infectious diseases in pig production. However, there is a significant knowledge gap regarding farmers’ voluntary use of vaccines to reduce the burden of endemic pig diseases. This indicates that a better understanding of farmers’ decisions to adopt disease management strategies is necessary. To determine the prevalence of voluntary veterinary vaccine use among smallholder pig farmers, we administered a survey using a multiple price list approach paired with a structured questionnaire to 141 pig raisers in Pampanga, Philippines. Multinomial logistic regression analysis was used to determine the factors associated with level of voluntary vaccine use. Results show a moderate voluntary uptake of veterinary vaccines among smallholder pig raisers at 51.7%, with 41.8% using one type of veterinary vaccine and 9.9% using two types. This estimate is higher than figures reported in other countries, suggesting that smallholder pig farmers value the benefits derived from vaccination despite limited government support. The study also demonstrates that risk preference affects farmers’ decisions to use veterinary vaccines. Risk preference should be taken into consideration in developing strategies to deliver knowledge and support about animal vaccines. For instance, risk seeking farmers may require targeted support to adopt more than one veterinary vaccine strategy. It is evident that smallholder pig farmers need considerable guidance and support to choose effective strategies for managing production diseases, thereby enabling their continued participation in the swine sector.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».