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Enregistrement W4415742256 · doi:10.1007/978-3-031-92076-9_21

The Role of Modern Technologies for Improving the Production Environment of Livestock in Africa

2025· book-chapter· en· W4415742256 sur OpenAlexaff
Eveline M. Ibeagha‐Awemu, Faith A. Omonijo, M. N. Bemji, Obioha Duranna, Iliya Dauda Kwoji, M. O. Ozoje, Richard Osei-Amponsah

Notice bibliographique

RevueSustainable development goals series · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensLakeland CollegeAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivestockProductivityProduction (economics)Animal productionEmerging technologiesAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Technology was instrumental in advancing human civilization, and present-day modern technologies are enabling breakthrough innovations in medicine, agriculture, and other science sectors in Western countries. Current levels of livestock productivity in Africa are suboptimal and marred by a myriad of problems requiring urgent intervention. Modern technologies, known to be instrumental in advancing the livestock sector in western countries, will play a big role in supporting rapid growth in the African livestock sector. This chapter presents modern technologies that have advanced many aspects of livestock management in recent decades. First, Section 21.2 presents the technologies used for assessment and improvement of production efficiencies followed by examination of the technologies in animal welfare management (Section 21.3), while some of the technologies enhancing meat production, processing, and preservation are presented in Section 21.4. This is followed by an overview of the technologies for livestock nutrition and feeding (Section 21.5), livestock health management (Section 21.6), housing and milking management (Section 21.7), and technologies in pastoral livestock production systems (Section 21.8). To fully benefit from these technologies, current challenges (Section 21.9) must be addressed to pave the way for accelerated improvements in the African livestock sector following their adoption and implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,166 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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