Applications of Technology for Livestock for Small Holders to Meet Global Food Production
Notice bibliographique
Résumé
While the Green Revolution greatly changed production of crops worldwide and helped feed over a billion people, improved production of livestock has been more limited across the globe. Modern advances in livestock production have in general only benefitted two groups: large scale livestock producers and consumers in the developed world. In some parts of the world many of the animal production practices have not changed for the last 1000 years and in other regions small holders have benefited only marginally by the scientific advances that now are an integral part of large scale commercial production. However, increased food insecurity and a worldwide food production crisis loom in the future as the most significant scientific challenge facing us in the next 30 years. Expectations are that human population growth will soon go from 7.3 billion to 9.6 billion by 2050, and food production must increase rapidly to meet the demand. These increases must come despite evidence of climate change and limited land and water resources. Whilst there is a perception of over consumption of animal products in the developed world, there are still significant numbers that are undernourished. Animal protein plays a very important role in achieving a balanced diet in the developing world, especially for the adequate nutrition of children. Furthermore, it is expected that significant increased demand for animal source foods will occur especially in the poorer countries of the developing world where most livestock are produced by small holders, but also in countries like China and Brazil which are transforming quickly. Many researchers have touted that modern feeding systems, and the use of advanced reproductive technologies and advanced genetics and genomics will provide solutions to increasing food in the developing world. These opportunities certainly exist, but direction and focus of research, funding issues, human capacity training and training of small holders will all be required for increasing livestock production to satisfy these demands. These activities will need to be embedded within sustainable programs that address implementation from the outset, and benefiting small holder production will be crucial to meeting this challenge.
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 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 ».