MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1916502630 · doi:10.5376/mpb.2011.02.0011

NERICA: A Hope for Fighting Hunger and Poverty in Africa

2011· article· en· W1916502630 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMolecular Plant Breeding · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyBiologyBiotechnologyDevelopment economicsEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NERICA (new rice for Africa), a new promising African upland rice species, is getting into the limelight in West-Africa, it has been developed through crossing African rice species (known for resistant to disease and drought) and Asian rice species (for its high yield potential) with the assistance from Japan, UNDP and other organizations. Its varieties are being hailed as a “miracle crop” that can bring Africa its long-promised green revolution in rice that is why a powerful coalition of governments, research institutes, private seed companies and donors are leading a major effort to spread NERICA seeds to all the continent’s rice fields. At first, the NERICA researchers insisted that they did not intend NERICA to replace local diversity. Indeed, the incorporation of new seeds is nothing new for African farmers because as usual, new varieties are often mixed with old ones and become part of the selection process, contributing to the local genetic heritage, and now it is perfectly adapted to the harsh growing environment and low-input conditions of upland rice ecologies in sub-Saharan Africa (SSA), where smallholder farmers lack the means to irrigate and apply chemical fertilizers or pesticides and it responds even better to higher inputs. This promising new rice for Africa combine high yield, short duration, resistance to pest and diseases, more protein and amino-acid content, iron and zinc, and an acceptable taste, and since its creation so far, the New Rice for Africa (NERICA) has carved a special niche for itself among upland rice farmers in sub-Saharan Africa (SSA): today, it is a symbol of hope for food security in the SSA and as the Africa rice center declares with pride on its web pages, the New Rice for Africa, a technology from Africa for Africa, has become a symbol of hope for food security in a region of the world where one-third of the people are undernourished and half the population struggle to survive on US $1 a day or less; also the Africa rice center director-general Papa Abdoulaye Seck comments, “NERICA is a powerful weapon on Africa’s fight against hunger and poverty”.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,144 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle