Building agricultural networks of farmers and scientists via mobile phones: case study of banana disease surveillance in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
An important challenge threatening agriculture in Africa is the difficulty in collecting timely data on disease spread and effectiveness of on-farm control methods. This study served as a case study for assessing the viability of a participatory GIS (Geographic Information System) to enable a plant diagnostics network with fieldworkers. The use of mobile phone applications and a centralized database were integrated to provide a blueprint for how a range of agriculture-focused field organizations can collect data, explain events, predict outcomes and adapt and refine strategies with more accurate, cost-efficient and timely information. Over the course of 2 months, 38 Community Knowledge Workers (CKWs) using mobile phones, MTN Mobile Internet and GPS devices collected 3018 surveys documenting the presence/absence of three banana diseases: Banana Xanthomonas Wilt (BXW), Fusarium Wilt (FW) and Banana Bunchy Top disease (BBTD) in Bushenyi and Mbale districts in Uganda. Costs were saved by only mobilizing CKWs who then trained the communities on methods of banana disease detection, preventative measures and disease control procedures; only when doubts over identification or control occurred did the IITA and NARO technical team then prioritize visits. Although the CKWs provided an efficient and cost-effective information channel that can be leveraged to integrate the efforts of scientists with the needs of rural communities, there were significant gaps in prior farmer knowledge on the three targeted diseases, including how to identify or control them, despite extensive awareness campaigns preceding this initiative. Factsheets used for reference following training greatly improved CKW prior knowledge of disease recognition and control methods; hence, 90% of the surveys conducted during the second month met the data quality standards based on survey completeness, GPS accuracy and quality of symptomatic plant photos. There was significant and consistent demand by farmers for CKW services throughout the pilot period. In-depth training and continuous support of CKWs is thus essential. The technology infrastructure is scalable, and further integration of technology components promises a customizable web-based tool for data collection, GIS analysis, information dissemination and management of agriculture extension operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».