<i>ALLANBLACKIA</i>, A NEW TREE CROP IN AFRICA FOR THE GLOBAL FOOD INDUSTRY: MARKET DEVELOPMENT, SMALLHOLDER CULTIVATION AND BIODIVERSITY MANAGEMENT
Notice bibliographique
Résumé
The seeds of Allanblackia trees produce edible oil with significant global market potential. Consequently, a private-public partnership involving Unilever and known as ‘Novella Africa’ is engaged in the development of Allanblackia as a new crop in a number of African countries. The purpose of this partnership is to build a profitable and sustainable initiative for harvest, marketing and cultivation. Rural communities are directly involved and a participatory approach to domestication is being followed to maximise farmers' livelihood benefits. This is the first time a multinational company has partnered in such an approach, and the initiative represents an example for the domestication of other new tree crops. Investing in good communication between partners is considered to be essential to success by ensuring trust and a common understanding of priorities. Progress to date has involved the establishment of market supply chains for oil, based firstly on wild harvest, and the initiation of cultivation by smallholders. Further work will involve the development of rural resource centres to deliver improved germplasm to growers. At the same time, these centres will provide other services such as market information, credit and access to buyers. Through this strategy it is foreseen that there will be progress towards the development of a market value chain which removes producers' constraints to profitable involvement. Furthermore, the diversification of farmers' cropping systems should have positive impacts for biodiversity and provide resilience in the face of climate change. Currently, the most important activity under the initiative is the promotion of Allanblackia planting, so that production constraints do not hamper market development.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».