The Mozambican Experience in Institutionalizing Agrarian Research
Notice bibliographique
Résumé
This work addresses the historical process of institutionalization of agrarian research in Mozambique as well as the main challenges that it faces. The study was based on secondary data that address agrarian research from its genesis to the present. The results indicate that in the period prior to Mozambique’s independence in 1975, the best agrarian research infrastructures were concentrated in the South of the country, the region with the lowest agricultural potential compared to the Centre and the North. With the independence, the Mozambican Agrarian Research Institute (IIAM), the largest national agrarian research institution, expanded the experimental stations to the Centre and North. However, due to the war that hit the country between 1976 and 1992, agrarian research was not very effective in this period. After the end of the civil war, IIAM and some institutions of higher education, especially Eduardo Mondlane University (UEM), developed several technologies to increase agricultural productivity. Currently, the challenges of agrarian research are enormous, specially the need to: increase the quantity and quality of researchers, study the impact of climate change on agriculture, increase funding for research by government and other national partners, study the causes of the discontinuation of the use of improved agricultural technologies as well as the inclusion of farmers as priority subjects in agrarian research. Improving the linkage between research and rural extension is crucial for the generation and diffusion of appropriate agricultural technologies to the reality of Mozambican farmers.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».