Background: Reproductive management practices play crucial roles to maximize the reproductive performance of cows, and thus contribute to farm profitability. We aimed to assess the reproductive management of cows currently practiced in the dairy farms in an urban farming system. Methods: A total of 62 dairy farms were randomly selected considering all size of farms such as small (1-5 cattle), medium (6-20 cattle) and large farms (> 20 cattle) from selected areas of Dhaka city in Bangladesh. The reproductive management-related parameters viz. estrus detection, breeding method, pregnancy diagnosis, dry cow and parturition management, vaccination and treatment of reproductive problems etc. were obtained in a pre-defined questionnaire during the farm visit. Results: The visual observation method was only used (100.0%; 62/62) for estrus detection irrespective of size of the farms; while farmers observed cows for estrus 4-5 times a day, but only for 20-60 seconds each time. Regardless of farm size, 89.0% (55/62) farms used artificial insemination (AI) for breeding the cows. Intriguingly, all farms (100.0%) routinely checked the cows for pregnancy at 35-40 days post-breeding using rectal palpation technique by registered veterinarian. However, only 6.5% (4/62) farms practiced dry cow management. Notably, all farms (100.0%) provided nutritional supplements (Vit D, Ca and P) during late gestation. However, proper hygiene and cleanliness during parturition was not practiced in 77.4% (48/62) farms; even though 96.7% (60/62) farms treated cows by registered veterinarian for parturition-related problems. Conclusions: While farmers used AI service for breeding and timely check their cows for pregnancy; however, they need to increase observation time (30 minutes/ observation, twice in a day: early morning and early night) for estrus detection, consider dry cow management and ensure hygienic parturition for maximizing production.
Pig farming, a vital industry, necessitates proactive measures for early disease detection and crush symptom monitoring to ensure optimum pig health and safety. This review explores advanced thermal sensing technologies and computer vision-based thermal imaging techniques employed for pig disease and piglet crush symptom monitoring on pig farms. Infrared thermography (IRT) is a non-invasive and efficient technology for measuring pig body temperature, providing advantages such as non-destructive, long-distance, and high-sensitivity measurements. Unlike traditional methods, IRT offers a quick and labor-saving approach to acquiring physiological data impacted by environmental temperature, crucial for understanding pig body physiology and metabolism. IRT aids in early disease detection, respiratory health monitoring, and evaluating vaccination effectiveness. Challenges include body surface emissivity variations affecting measurement accuracy. Thermal imaging and deep learning algorithms are used for pig behavior recognition, with the dorsal plane effective for stress detection. Remote health monitoring through thermal imaging, deep learning, and wearable devices facilitates non-invasive assessment of pig health, minimizing medication use. Integration of advanced sensors, thermal imaging, and deep learning shows potential for disease detection and improvement in pig farming, but challenges and ethical considerations must be addressed for successful implementation. This review summarizes the state-of-the-art technologies used in the pig farming industry, including computer vision algorithms such as object detection, image segmentation, and deep learning techniques. It also discusses the benefits and limitations of IRT technology, providing an overview of the current research field. This study provides valuable insights for researchers and farmers regarding IRT application in pig production, highlighting notable approaches and the latest research findings in this field.
Strawberries are among the leading ready-to-eat agricultural products that have superior taste and nutrition. Thus, consumer concerns about the safety of eating strawberries are growing. To evaluate the contamination levels of strawberries according to their cultivation methods (nutriculture, pesticide-free culture and organic farming) and parts [fruit (flesh), stalk (pedunle) and leaf (calyx)], 1,020 parts of strawberry samples were collected at 12 farms in Nonsan-si and quantitatively or qualitatively examined for the indicators of food safety and food poisoning bacteria. The total aerobic bacteria count in the whole samples was 2.3~6.8 ${\log}_{10}$ CFU/g, and coliform bacteria were detected in 14.2% of the whole samples with a contamination level range of 2.1~4.5 log CFU/g. E. coli were detected in 0.9% of the whole samples with a contamination level range of 2.1~2.8 log CFU/g. The analysis of the bacterial levels according to the cultivation methods showed that the total aerobic bacteria and coliform counts were higher in the strawberries that were grown via organic farming than in those that were grown via nutriculture and pesticide-free culture. However, the E. coli counts of the strawberries that were grown via organic farming and via pesticide-free culture were similar and differed from that of the strawberries that were grown via nutriculture. The analysis of the contamination levels according to the parts of the strawberries showed that the total aerobic bacteria, coliform and E. coli counts of the fruits, stalks and leaves of the strawberries did not significantly differ. Staphylococcus aureus was detected in two organically grown strawberries, but Salmonella spp., Listeria monocytogenes and E. coli O157:H7 were not detected in the whole samples. These results show that the bacterial contamination levels of the strawberries differed based on their cultivation methods. Thus, a suitable method of reducing the bacterial contamination levels of strawberries according to their farming methods is needed.
Environment-friendly agriculture (EFA) are aimed to reduce use of chemical inputs as possible the recycling of resources and the environment while preserving the local resources in the long term to ensure a constant productivity and profitability for producing safe food. This study was conducted to investigate characteristics on soil environment at paddy field of environment-friendly agriculture regions (EFARs) in Honam area. Survey point of EFARs Chungnam, Jeonbuk and Jeonnam, rice bran farming method in two districts, rice bran + snail farming method in eight districts, snail farming method in five districts and ducks farming method in three districts a total of 18 districts were selected. Annual of farming method, friendly-environment certification, amount of applied fertilizer, and history of cultivation to the farm household were surveyed. The content of available phosphate and silicate among the soil chemical properties in EFA paddy field were a little lower than optimum level, and those of agricultural methods fertilized with rice bran were a little lower than those of others. Hardness among the soil physical properties in EFA paddy field were a little lower than conventional practices, and that of agricultural methods fertilized with rice bran were a little lower than those of others. We showed fertilizer recommendation dose about soil nutritional shortages according to fertilization prescriptions index by crops.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1993.10a
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pp.256-266
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1993
History , achievement and future of direct-wet-rice-seeding technique in Korea and problems encountered in on-farming research were introduced. Some farmers are very eager to lower production cost and save labor. Their effort results in several direct-wet-seeding methods and seeding machines. The design problems and improvement points related to the direct -wet-rice-seeding machines were drawn out of field test.
Pasture establishment techniques successfully employed in the alpine region of Korea are outlined. The subsequent management of the mixed grass/legume pasture to maintain a high producing sward is also described. Relevant overseas literature has been reviewed and related to the methods in use at the ROK/NZ Beef Farming Research and Demonstration Project in the alpine region of Kangweon-do.
Kim, YuYong;Kim, Byounggap;Shin, Seung-yeoub;Kim, Byoungin;Hong, Sunjung
Journal of Biosystems Engineering
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v.40
no.3
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pp.284-288
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2015
Training power tiller operators in safe farming is necessary to avoid farming accidents. With the continuing progress in computational technology, driving simulators have become increasingly popular for conducting such training. Purpose: The objective of this study is to develop mock control devices and data acquisition apparatus for a tiller simulator. Methods: Except for the stand and tail wheel adjusting levers, the mock control devices were developed using a tiller handle assay. The data acquisition apparatus was realized using an embedded data-logging device and LabVIEW, the system design software. Results: The control devices of a real handle assay were successfully mimicked by the mock operator control devices, which used sensors for the relevant measurements. The data from the mock devices were acquired and transmitted to the main computer at intervals of 10 ms via Wi-Fi. Conclusions: The developed mock control devices operate similar to real power tillers and can be utilized in power tiller training simulators.
This study examined the time allocation pattern of farm wives. In particular it addressed i)the differences in extent of time spent in farming housework child care and leisure between on-farm and off-farm seasons ii)differences in the extent of time spent in such activities among farm wives and urban wives and iii) the determinants of time spent in such activities. To achieve these goals a system of time allocation equations based on household production theory was employed. On hundred and eight farm wives wiere selected in 1993 by the methods of judgement sampling and cluster sampling. Two major questions in the survey elicited sociodemographic information and time-use of farm wives using the time-diary method, The results indicate that farm wives different decisions about how to allocate their time to farming housework child care leisure during on-farm and off-farm seasons. In addition it was that farm wives are more likely to have dual responsibilities than are urban wives. Finally in the off-farm season education number of younger children and region were significant variables in explaining the time allocation decisions of farm wives. However only age was a significant factor in their time allocation decisions during the on-farm season. This leads one to conclude that time allocation is not a choice for farm wives in the on-farm season.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.1
no.4
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pp.15-21
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2014
The main purpose of the research is to suggest a new business model of direct distribution of organic agricultural products cultivated in suburban area. To secure competitiveness, logistics cost reduction is important through direct transaction of organic agricultural products cultivated on suburban area. The research addresses food safety, farmers' income and unemployment issues with Eco-M business model. The research methods include investigation on the followings: current domestic agriculture; related problems on the existing literature reviews; the current status of suburban agriculture; specialty store of eco-friendly agricultural products. Eco-M business model can solve various problems of suburban agriculture supply system, challenges of organic farming specialty stores, unemployment issues, and difficulties of processing verticalization. Future research should include followings. First, there should be comparative analysis between businesses of environment-friendly specialty stores through suburban agriculture and producer's agriculture connected with organic farming market. Second, it is required to develop strategy of environment-friendly specialty stores. Finally, analysis of the potential of Sextic industries is necessary throughout production-process-service process.
Sensing soil organic matter is crucial for precision farming and environment friendly agriculture. Near infra-red(NIR) was utilized to measure the soil organic matter. Multivariate calibration methods, including stepwise multiple linear regression(MLR), principal components recession(PCR) and partial least squares regression(PLS), were applied to soil spectral reflectance data to predict the organic matter content. The effect of soil particle size and water content was studied. The range of soil organic matter contents was from 0.5 to 11%. Near infrared (NIR) region from 700 to 2,500nm was applied. For uniform soil particle size, result had good correlation (R$\^$2/ = 0.984, standard error of prediction= 0.596). The effect of soil particle size could be eliminated with 1st order derivative of the NIR signal. However. moist soil had a little lower correlation. R$\^$2/ was 0.95 and standard error of prediction was 0.94% using the PLS method. The results showed the possibility of soil organic matter measurement using NIR reflectance on the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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