Comparative aspects of cricket farming in Thailand, Cambodia, Lao People's Democratic Republic, Democratic Republic of the Congo and Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Cricket farming can have a positive impact on rural development and rural economy in low- and middle-income countries. Moreover, crickets have the potential to address food and nutrition insecurity and promote food sovereignty through the promotion of local production and consumption. This paper presents and discusses five complementary studies conducted in Thailand, Cambodia, Lao People's Democratic Republic (Lao PDR), the Democratic Republic of the Congo (DRC) and Kenya. Cricket farming is being promoted in these countries under research projects, public-private partnerships, NGOs and international organisations. In the majority of the countries, cricket farming is still in its infancy and research into how to improve cricket farming systems is still on-going. Cricket farming in Cambodia, Lao PDR, DRC and Kenya remains relatively limited, and many farmers are still a part of pilot projects. In each of the five regions, different cricket species have been a part of traditional diets. As discussed in this paper, many of the potential benefits of the production and consumption of crickets have not yet been realised in many cases due to: (1) lack of adequate support and awareness from stakeholders (especially government agencies); (2) unknown trade volumes; (3) high costs of inputs; and (4) cultural taboos. The information presented in this paper will be especially useful to stakeholders from governmental institutions, non-governmental organisations, civil society organisations and research institutions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».