Participatory Rural Appraisal of Bambara Groundnut (Vigna subterranea (L.) Verdc.) Production in Southern Guinea Savanna of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Participatory Rapid Appraisal (PRA) study of bambara groundnut (Vigna subterranea (L.)Verdc.) production was conducted in six villages sampled from three Local Government Areas (LGA). The LGAs were Ogbadibo, Kwande (Benue State) and Olamaboro (Kogi State), all located in Southern Guinea Savanna of Nigeria. The study involved 6 group discussions and 240 individual key informants who were interviewed using a check list with a view to provide information on existing bambara groundnut-based cropping systems. Results indicated that most bambara groundnut farmers were literate (99.58%). 52.91% of the farmers were males and 47.08% were females. Bambara groundnut production was mainly in small holdings (≤1ha). About 30 % of bambara groundnut farmers plant the crop as sole while 65.83% intercropped it with other crops. Intercropping with cassava dominated the intercrop systems. Planting was mainly on ridges (83.33%). About 77% of the farmers do not apply fertilizer to bambara groundnut with the belief that it could grow well on poor soils. Weeding was done manually by 87.08% of the farmers, while 21.25% of them used herbicides for weed control mainly in Kwande LGA. Yields of bambara groundnut were generally low (100-600 kg/ha). Labour and lack of finance ranked the highest consideration by farmers as constraints to the production of bambara groundnut in Southern Guinea Savanna. Scientific investigation into the suitability of some of the popular landraces of bambara groundnut in the various cropping systems in Southern Guinea Savanna might be necessary to ensure food security in the region.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».