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Enregistrement W2768564892 · doi:10.1139/facets-2017-0027

Food security, sweet potato production, and proximity to markets in northern Ghana

2017· article· en· W2768564892 sur OpenAlexaffvenue
Leland Glenna, Yetkin Borlu, Tom Gill, Janelle Larson, Vincent Ricciardi, Rahma Adam

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesPennsylvania State UniversityUnited States Agency for International Development
Mots-clésFood securityProduction (economics)ProductivityBusinessProsperityStaple foodAgricultural economicsAgricultural productivityAgricultureFood processingMarketingNatural resource economicsEconomicsEconomic growthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Debates concerning how to achieve food security tend to fall into one of two camps. The first is that high-technology, market-oriented approaches promise to enhance agricultural productivity and improve food security. The counterargument is that low-technology approaches, when combined with building social and physical infrastructure, are more effective at meeting people’s food needs. Using a survey of 540 farm households in northern Ghana, we assess the level of food security for smallholders by analyzing the influence of a low-technology and low-external-input approach, such as sweet potatoes, and that of the production of an improved, commercially produced crop, such as rice. We also measure the influence of market access. Our results indicate that sweet potato producers are more likely to be food secure than commercial rice producers. However, the proximity to and interaction with markets is also associated with farmer food security, even when controlling for measures of prosperity. These findings suggest that low-technology approaches and high-technology, market-oriented approaches should not be treated as diametrically opposed to each other. Enhancing smallholder production of low-technology staple crops like sweet potatoes is likely to improve well-being. At the same time, interventions to build the physical and social infrastructure necessary to enable market participation would also be likely to enhance smallholder well-being.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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