Does the New Alliance for Food Security and Nutrition impose biotechnology on smallholder farmers in Africa?
Notice bibliographique
Résumé
Almost one in three people who live in sub-Saharan Africa (SSA) are hungry, higher than anywhere else. This magnitude of food insecurity coupled with slow progress in regional integration, disease and epidemics, poor access to markets, gender disparities, lack of land tenure rights, and governance and institutional shortcomings on the continent have been used to justify a narrative for the inclusion of biotechnology in smallholder agriculture in SSA. The fact, however, suggests that even in the face of these challenges, smallholder farmers in SSA still produce 70% of the food on the continent. We critically examine the introduction of biotechnology in smallholder farming within the context of the New Alliance for Food Security and Nutrition and public–private partnerships in SSA. We explicitly address the bioethical concerns and implications for technology adoption goals in line with a neoliberal economic model that is encouraging smallholder farmers to adopt biotechnology as a way to secure more food for communities. This paper is not meant to pose a simplistic pro or anti stance on genetically modified (GM) crops or biotechnology, but rather to situate the debate about GM technology within issues of power, control in the global food agriculture systems, and point to the bioethical concerns that affect the lives of smallholder farmers and their families on a daily basis.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».