Buffalo Healthcare Management Practices in India
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim: Dairy farming is one of the most important sub-sectors of the Indian farming system. Healthcare management practices play a crucial role in realising the full potential of dairying. Hence, the present study aims to analyse the adaptation of healthcare management practices by the buffalo farmers in the Punjab state of India. Materials and Methods: A sample size of 397buffalo farmers from three different agro-climatic zones —i.e., Shivalik Foothills, South-West Dry, and Central Plains—was selected using a multistage sampling technique for the year 2019. Descriptive statistics and the Chi-Square test are used for analysis. Results: Most buffalo farmers adopt general healthcare management practices such as vaccinating their buffaloes against Foot and Mouth Disease and use of anti-parasites for tick eradication, but they are not disinfecting the dairy shed at all. The farmers follow calf and udder healthcare management practices, such as providing bedding material to newborn calves, deworming calves, and udder cleaning. The chi-square test indicates a significant difference across categories regarding the adaptation or non-adoption of certain healthcare practices, such as the source of vaccination, tick solution, bedding material for calves, and deworming of calves. Conclusion: Buffalo health is not only a veterinary concern but also a socio-economic imperative. While certain healthcare management practices are universally embedded among the farmers, others are constrained by access, awareness, and resource availability, thereby introducing important equity considerations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».