Mitigating dry season food insecurity in the subtropics by prospecting drought-tolerant, nitrogen-fixing weeds
Notice bibliographique
Résumé
Subtropical regions experience an extended dry season, which inhibits the growth of most crops, and as a result there is seasonal scarcity of food and fodder. Globally, almost 600 million smallholders and landless laborers experience hunger in the dry season. This situation is expected to worsen, as water shortages are expected to impact up to two-thirds of humanity between 2010 and 2050. A second challenge is that 45% of the world’s agricultural land is sloped and vulnerable to intense surface runoff during the transition from the dry to rainy season (e.g., monsoon). Erosion, along with nutrient mining, contributes to a net loss of soil fertility. Drought-tolerant legumes can mitigate these challenges. Legumes form symbiotic relationships with microbes that can sequester atmospheric nitrogen gas as ammonia, a process termed biological nitrogen fixation (BNF). As a result of BNF, legumes are rich in nitrogen, which is a building block of edible protein and organic nitrogen fertilizer to replenish soils. Leguminous cover crops can be used as food/feed, and as a tool to reduce the need for synthetic fertilizers, prevent erosion, and suppress undesired weeds that grow on bare, dry soil that otherwise cause female drudgery. Unfortunately, cover cropping is not a traditional practice in most subtropical regions and BNF is inhibited by drought (dry season). Subsistence farmers around the world would benefit from nutritious and drought-tolerant cover crops that can sustain nitrogen fixation in the dry season. Here, we propose that neglected crops in addition to native and naturalized plants that persist in the dry season, often considered to be weeds, may be utilized for the development of new cover crops. A detailed framework is presented for the identification, characterization, and selection of such species. As a case study, the framework was applied to the mid-hills of Nepal. A literature review, stakeholder interviews, and field site visits with farmers informed the selection of 78 candidate dry season leguminous cover crop species. It is hoped that this innovative approach will serve as a model to help alleviate food/feed shortages and improve the livelihoods of subsistence farmers in the global subtropics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».