BEEF CATTLE HUSBANDRY AND FATTENING PRACTICES: THE CASE OF SMALL-SCALE AND LARGE-SCALE FATTENERS IN KAFTA HUMERA DISTRICT OF TIGRAY, ETHIOPIA
Notice bibliographique
Résumé
The study was aimed to investigate beef cattle husbandry and fattening practices in small and large scale fattening units in Kafta Humera district, Ethiopia. A total of 159 cattle fatteners were randomly selected from six tabias of the district. Data were collected on husbandry, fattening practices and other relevant information through household interviews, document reviews. Data were analyzed using proper statistical tools. Almost all the producers (98.5%) use local cattle for fattening activity. Fattening cattle are sourced from market (83%) and own herd (17%). Most farmers use intact oxen (93%), while some use castrated oxen (7%). Majority farms fatten once (78%), some twice (21%) and rare three times (1%) per year with no variation between small and large fattening units. Body condition (71%), feeding length (21%) and anticipated selling price (8%) are the determinant factors for terminating fattening finishing period in that order. Almost all farms practice stall feeding (99.6%), while few farms employ free grazing (0.4%). Sorghum stover and sesame residues are utilized as basal diet and supplemented with traditional sesame oil cakes and Hatela (residues of local brewery). Tap water (94%) and rivers (6%) serve as source of drinking water for fattening cattle. Majority farms (62%) faced animal health problems. Anthrax, blackleg, pasteurollosis, FMD (foot and mouth disease) and lumpy skin diseases were identified as the major diseases of cattle. There is a need to design and implement proper scientific fattening practices to enhance meat animal productivity. This calls for formulating and implementing appropriate research and development interventions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».