Learning achievements of farmers during the transition to market-oriented organic agriculture in rural Uganda

Organic agriculture requires farmers with the ability to develop profitable agro-enterprises on their own. By drawing on four years of experiences with the Enabling Rural Innovation approach in Uganda, we outline how smallholder farmers transition to organic agriculture and, at the same time, increase their entrepreneurial skills and competences through learning. In order to document this learning we operationalised the Kirkpatrick learning evaluation model, which subsequently informed the collection of qualitative data in two study sites. Our analysis suggests that the Enabling Rural Innovation approach helps farmers to develop essential capabilities for identifying organic markets and new organic commodities, for testing these organic commodities under varying organic farm management scenarios, and for negotiating contracts with organic traders. We also observed several obstacles that confront farmers’ transition to organic agriculture when using the Enabling Rural Innovation approach. These include the long duration of agronomic experimentation and seed multiplication, expensive organic certification procedures and the absence of adequate mechanism for farmers to access crop finance services. Despite prevailing obstacles we conclude that the Enabling Rural Innovation approach provides a starting point for farmers to develop entrepreneurial competences and profitable agro-enterprises on their own.

Neue Ansätze für die ökologische Milchrinderzucht

Die Milchrinderzucht hat im ökologischen Landbau kein deutliches eigenes Profil. Üblicherweise wird auf Biobetrieben mit konventionellen Zuchtlinien gearbeitet, die meistens die Veranlagung zu hohen Milchleistungen haben. Diese Kühe können nicht immer adäquat gefüttert werden, weil das betriebseigene Futter der Biobetriebe nicht immer dem Bedarf der Tiere entspricht, aber möglichst wenig Futter zugekauft wird und nur wenig Kraftfutter eingesetzt werden darf. Energiemangel und gesundheitliche Probleme der Kühe können daraus resultieren. Daher braucht es neue Ansätze für die ökologische Milchrinderzucht, die besser berücksichtigen, dass die Tiere und ihre Umwelt zusammenpassen müssen und die die Tiergesundheit besser fördern. In den vergangenen 100 Jahren wurde der Umweltbezug der Tiere in der konventionellen Milchrinderzucht immer mehr vernachlässigt. Die Zucht wurde auf Produktionsleistungsmerkmale ausgerichtet. Es widerspricht jedoch dem Leitbild des Biolandbaus, nur einzelne Merkmale der Tiere zu fördern, ohne das ganze Tier und den ganzen Betrieb mit zu berücksichtigen. Es gibt bereits einige Ansätze für eine ökologische Milchrinderzucht, die den Bezug der Tiere zu ihrer Umwelt und ein ganzheitliches Tierverständnis einbeziehen (z. B. das Konzept der Lebensleistungszucht und die Linienzucht mit Kuhfamilien). Diese Ansätze sind jedoch nicht weit verbreitet und mit hohem Forschungs- und / oder Beratungsbedarf verbunden. Ein in der konventionellen Milchviehzucht immer wichtiger werdender Ansatz, der auch gut mit den Ideen des Biolandbaus übereinstimmt, ist die stärkere züchterische Gewichtung von Gesundheitsmerkmalen (teilweise anstelle der Produktionsleistung). Da die direkte Erfassung der Tier-gesundheit als Merkmal aufwändig ist, werden häufig Hilfsmerkmale für Gesundheit züchterisch bearbeitet. In der vorliegenden Arbeit wurden neue Hilfsmerkmale für die Zucht auf Gesundheit gesucht. Der Schwerpunkt wurde auf ethologische Merkmale gelegt, welche einen eigenaktiven Bezug der Tiere zu ihrer Umwelt zeigen sowie auf Eigenschaften, die in einem Zusammenhang mit Verdauungs- und Stoff-wechselprozessen stehen. Das Ziel der Untersuchungen war, die individuelle Ausprägung der beobachteten Eigenschaften und deren Zusammenhang zur Tiergesundheit zu ermitteln, um neue Merkmale für die Zucht auf eine gute Tiergesundheit zu identifizieren. Die Beobachtungen wurden über einen Zeitraum von 13 Monaten in einer Milchviehherde mit 60 Kühen auf einem biologisch-dynamischen Betrieb in der Schweiz durchgeführt. In zwei Projekten mit 27 bzw. 34 Tieren wurden das Wiederkäuverhalten, das Liegeverhalten, das Temperament, die Körperkondition (BCS) und die Kotbeschaffenheit untersucht. Die Untersuchungen wurden unter für alle beobachteten Tiere gleichen Praxisbedingungen durchgeführt. Die Gesundheit der Tiere wurde kontinuierlich anhand des Behandlungs-journals, der Tierarztrechnungen, der Milchleistungsprüfungsdaten und der Abkalbedaten erfasst und für jedes Tier in einem Gesundheitsindex zusammengefasst. Zusätzlich wurde ein Euter-gesundheitsindex berechnet, in dem nur die Eutererkrankungen berücksichtigt wurden. Die individuelle Konsistenz der beobachteten Eigenschaften wurde anhand der Reproduzier-barkeit der wiederholten Beobachtungen berechnet. Korrelationen zwischen dem Gesundheitsindex und den beobachteten Parametern und lineare, multivariate Regressionsanalysen mit dem Gesundheitsindex bzw. dem Eutergesundheitsindex als abhängige Variable wurden berechnet. Das Wiederkäuverhalten, das Liegeverhalten, die Kotbeschaffenheit und das Temperament der Tiere waren individuell konsistent. Die Variation der Wiederkäugeschwindigkeit, die Anzahl Abliegevorgänge und die Höhe der BCS-Noten (1. Quartil) waren positiv und die Spannweite der BCS-Noten war negativ mit der Tiergesundheit korreliert. Zwischen einem ruhigen Temperament der Kühe und der Eutergesundheit zeigte sich eine positive Korrelation. Die Regressionsanalysen ergaben, dass die Variation der Tiergesundheit im Projekt 1 durch die Variation der Wiederkäugeschwindigkeit und die Anzahl Abliegevorgänge zu 23% und im Projekt 2 durch die Höhe und die Spannweite der BCS-Noten zu 32% erklärt werden konnte. Die Variation der Eutergesundheit konnte durch das Temperament zu 24% erklärt werden. Die Ergebnisse zum Temperament und zur Körperkondition sind für die Tierzucht im Biolandbau interessant, zumal sie einfach zu erfassen sind und in anderen Studien ihre relativ hohe Erblichkeit festgestellt wurde. Die beiden Merkmalskomplexe zeigen zudem, wie gut das Tier sich an seine Umwelt anpassen kann. Das ist unter nichtstandardisierten Umweltbedingungen, wie sie auf Biobetrieben üblich sind, wichtig. Für die Umsetzung in der Zucht auf Betriebsebene braucht es Beratung. Um diese Eigenschaften in Zuchtprogramme auf Populationsebene zu integrieren, sind weitere Forschungsarbeiten zur Methodik einer routinemässigen Erhebung von BCS- und Temperamentsdaten und zur Implementation nötig.

Effects of tubers of the Jerusalem artichoke (Helianthus tuberosus) and potatoes (Solanum tuberosum) on the intestinal microbiota of pigs and evaluation of a procedure for quantification of microbial mass in pig faeces

Die Mikrobiota im Gastrointestinaltrakt (GIT) spielt eine bedeutende Rolle beim Fermentationsprozess im Bezug auf die Nährstoffversorgung sowie die Gesundheit des Darms und des gesamten Organismus. Inulin und resistente Stärke (RS) konnten als präbiotisch wirksame Substanzen identifiziert werden und sind jeweils auch in den Knollen der Topinamburpflanze (Helianthus tuberosus) und in Kartoffeln (Solanum tuberosum) enthalten. Da sie ebenfalls energiereiche Futtermittel für Schweine sind, war es das Ziel der ersten beiden Studien, die Auswirkungen der Aufnahme von Topinamburknollen und Kartoffeln auf die intestinale Mikrobiota und Parameter des Immunsystems bei Endmastschweinen zu bestimmen. In der dritten Studie wurde die mikrobielle Biomasse quantitativ mit einem Verfahren zur Isolation von Bakterien in einer Flüssigkeit durch Hochgeschwindigkeits-Zentrifugation erfasst und der bakteriell gebundene Stickstoff (MP-N) mit dem bakteriellen und endogenem Kotstickstoff (BEDN) verglichen. Im ersten Versuch wurden 72 Endmastschweine in einem Freilandhaltungssystem in eine Kontroll- (CT), die mit Kraftfutter entsprechend des Bedarfs der Tiere für ein Leistungsniveau von 700 g täglichem Lebendmassezuwachs versorgt wurde, und eine Versuchsvariante (ET) aufgeteilt. In der Versuchsvariante erhielten die Tiere nur 70% der Kraftfuttermenge der Kontrollvariante, hatten aber Zugang zu einer abgeteilten Fläche, auf der Topinamburknollen angebaut waren. Die freie Aufnahme von Topinamburknollen wurde auf 1•24 kg Trockenmasse (TM)/Tag bestimmt, entsprechend einer Inulinaufnahme von durchschnittlich 800 g/Tag. Während sich die Wachstumsleistung in der Kontrollvariante auf 0•642 ± 0•014 kg/Tag belief, war sie in der Versuchsvariante mit 0•765 ± 0•015 kg/Tag (P=0•000) höher. Die freie Verfügbarkeit von Inulin und Fructo-oligosacchariden (FOS) im GIT der Schweine erhöhte die Keimzahlen der anaeroben Bakterien (P=0•000), Laktobazillen (P=0•046) und Hefen (P=0•000) signifikant und verringerte das Vorkommen von Clostridium perfringens im Schweinekot erheblich von lg 5•24 ± 0•17 kolonie-bildende Einheiten pro g Frischmasse (KbE/ g FM) in der Kontrollvariante auf lg 0•96 ± 0•20 KbE/ g FM in der Versuchsvariante (P=0•000). C-reaktives Protein (CRP) und Antikörper gegen Lipopolysaccharide (LPS) von Escherichia coli J5 ließen keine Unterschiede zwischen den Fütterungsvarianten erkennen. In der zweiten Untersuchung wurden 58 Endmastschweine einer Kontrollvariante (CT), die bedarfsgerecht mit einer Kraftfuttermischung für ein Leistungsniveau von 700 g Tageszunahmen gefüttert wurde, und zwei Versuchsvarianten zugeteilt. Die Versuchsvarianten erhielten eine Menge von 1•2 kg TM gedämpften Kartoffeln (potato treatment, PT) oder gedämpften und einsilierten Kartoffeln (silage treatment, ST) pro Tag und nur 46% bzw. 43% der Menge des Kraftfutters der Kontrollvariante. Die Wachstumsleistung und Schlachtkörperzusammensetzung ließen keine signifikanten Unterschiede zwischen den Varianten erkennen. Im PT und ST waren gegenüber dem CT im Kot der pH-Wert sowie die Gehalte von TM, Neutral-Detergenz-Faser (NDF), unverdautem Futterstickstoff (UDN) und teilweise von Säure-Detergenz-Faser (ADF) signifikant niedriger (P=0•000) und die von Ammonium (NH4) und Ammoniumstickstoff (NH4-N) signifikant höher (P=0•000). Das hohe Angebot von hitzebehandelten Kartoffeln führte zu einer erheblichen Verringerung von E. coli (P=0•000), C. perfringens (P=0•000) und Immunoglobulin A gegen LPS von E. coli J5 (P=0•001). Darüber hinaus waren in der ersten Versuchsperiode im ST die aeroben und anaeroben Gesamtkeimzahlen sowie die Laktobazillen und Hefen gegenüber dem PT signifikant erhöht. Die Unterschiede in der Mikrobiota zwischen der Kontroll- und Versuchsvarianten weisen auf die positiven Auswirkungen von Topinamburknollen und hitzebehandelten Kartoffeln auf die Mikrobiota im hinteren Darmabschnitt hin. Das Ziel der dritten Untersuchung war die Modifizierung des Verfahrens zur Isolation von Bakterien in einer Flüssigkeit mittels verschiedener Zentrifugationsschritte, um ein mikrobielles Pellet (MP) zu erhalten, welches die quantitative Abtrennung und Erfassung der Bakterien in Schweinekot ermöglicht. Zusätzlich wurde der BEDN Anteil sowie die Gehalte der Aminozucker Galactosamin, Glucosamin, Mannosamin und Muraminsäure im Kot und im MP bestimmt. Die untersuchten Kotproben stammten von Schweinen eines Phosphor (P) Stoffwechselversuch. Zehn männlich-kastrierte Schweine mit einem durchschnittlichen Lebendgewicht von 51•1 ± 8•5 kg wurden einzeln in Stoffwechselkäfigen gehalten. Die Tiere wurden fünf Fütterungsvarianten zugeteilt, die dem Bedarf der Tiere für ein Leistungsniveau von 700 g Tageszunahmen entsprachen, in den Rationen 2 bis 5 jedoch eine P-Gehalt unter dem Tagesbedarf der Tiere aufwiesen und in den Rationen 3 bis 5 mit abgestuften Gehalten von 50, 100 sowie 200 mg/kg einer experimentellen Phytase ergänz waren. Die Absenkung des P Gehaltes im Futter verringerte den Asche- (P=0•024) und Trockenmassegehalt im Kot (P=0•017) sowie die P Konzentration im MP (P=0•000) signifikant. Die mikrobielle Biomasse im Kot wurde durch die Wiegung des MP auf durchschnittlich 467 g/kg TM bestimmt. Der Stickstoffgehalt im Kot betrug im Mittel 46•1 g/kg TM und der in die Bakterienmasse eingebaute Stickstoffanteil 27•1 g/kg TM bzw. 58% vom Gesamtstickstoffgehalt im Kot. Die BEDN Fraktion wurde auf 73% am Kotstickstoff bestimmt. Der P-Gehalt im Kot sowie der N Gehalt im MP mit durchschnittlichen 10•4 und 57•9 g/kg TM lagen im Bereich von Literaturangaben. Die P Gehalte im MP schwankten in Abhängigkeit von der Zugabe von Phytase signifikant (P=0•000) von 1•8 bis 4•8 g/kg TM. Die Aminozucker wiesen keine signifikanten unterschiede zwischen Fütterungsvarianten auf und lagen im Bereich von Werten von Rinderkot. Ergebnisse weisen darauf hin, dass die angewandte Methode zur direkten Quantifizierung der mikrobiellen Biomasse geeignet ist.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.

Caimanes and the Water - Infinite Legal Struggles about a Finite Good

This report is intended to shed more light on the ongoing water struggle in Caimanes, a small urban area in the central northern area of Chile, neighbouring Latin America’s biggest tailings dam. Undoubtedly, the water in Caimanes is running out and the conflict between the opponents of the dam and its owner, a multinational copper enterprise, is getting more and more attention by the national and also international media. In the discussion a judgment of the Chilean Supreme Court from last October plays a central role, because it is said to have granted the people from Caimanes their right to water. After a short introduction with some details about Camaines and the tailings from the dam El Mauro, the key points of this judgment shall be outlined. The final part of the report is dedicated to various institutional problems of the Chilean resources law and policy that can become virulent for the water supply and the environmental well-being of many other urban areas in the industrialized north of Chile.