Prevalence of Mastitis and Effectiveness of Mastitis Control in Dairy Cattle in Mathira Constituency, Nyeri County, Kenya.
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed prevalence of mastitis and effectiveness of mastitis control in dairy cattle in Mathira constituency. Data regarding occurrence of mastitis, farmers' current practices in mastitis control, and administering a questionnaire to 76 smallholder farmers collected their knowledge about dairy cow mastitis. Quarter milk samples were collected from randomly selected lactating cows and screened for mastitis using the California Mastitis Test. Milk samples that tested positive on screening were cultured for isolation of pathogens. A total of 202 lactating cows were sampled. The prevalence of mastitis at quarter level was 87.4% (n=808) with contagious bacteria pathogens being responsible for 52.2% (n=508) of all the isolates recovered. Most of these contagious isolates were coagulase positive Staphylococcus aureus, (98.5%), the rest being Streptococcus agalactiae. Normal teat flora, opportunist and environmental pathogens were responsible for 32.7%, 7.3% and 4.5% of all the isolates respectively. Stimulation (93.4%), prompt and adequate treatment of clinical cases(77.6%) and sanitation(69.7%) were the only control measures noted to have been embraced adequately. Sanitation, use of individual towel, and stimulation were ranked as the most effective having been scored by 39, 24 and 23 respondents respectively. It is concluded that concerted effort by all stakeholders is paramount if the war against mastitis in Mathira Constituency is to be won.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».