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Enregistrement W2902463193 · doi:10.1186/s13002-018-0275-y

Groundnut production constraints and farmers’ trait preferences: a pre-breeding study in Togo

2018· article· en· W2902463193 sur OpenAlexfundno aff
Essohouna Modom Banla, Daniel Kwadjo Dzidzienyo, Beatrice Elohor Ifie, S. K. Offei, Pangirayi Tongoona, Haile Desmae

Notice bibliographique

RevueJournal of Ethnobiology and Ethnomedicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePeanut Plant Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of GhanaDeutscher Akademischer AustauschdienstCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésTraitProduction (economics)Representativeness heuristicBiologyParticipatory rural appraisalCropHectareYield (engineering)Agricultural scienceBiotechnologyBreeding programPlant breedingAgronomyGeographyAgricultureAgroforestryMathematicsCultivarStatisticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Groundnut is an important legume crop in Togo. However, groundnut yield has been steadily decreasing for decades as a result of lack of organized breeding program to address production constraints. Though, low yielding varieties and late leaf spot have been often reported as the most important constraints, there is no documented evidence. Identifying and documenting the major production constraints is a prerequisite for establishing a good breeding program with clearly defined priority objectives and breeding strategies. Thus, the objectives of this study were to identify groundnut production constraints and assess farmers' preferred traits. METHODS: A participatory rural appraisal approach was used to collect data on agronomic practices, farmers' preferences, and possible threats to production through individual and group interviews. Three regions and three villages per region were selected based on the representativeness of groundnut production systems. In each village, 20 farmers were randomly selected and interviewed; thus, a total of 180 farmers were interviewed. Content analysis was carried out for qualitative data and for quantitative data generated within and across regions, comparative descriptive statistics were carried out. Differences in perception and preferences were assessed using chi-square tests. RESULTS: The study has revealed that, though there were some variation across the regions, traits pertaining to yield such as pod yield (66.66%) and pod size (12.12%) were the most important. Leaf spot diseases, rosette and peanut bud necrosis (37.77%) and insects such as pod sucking bug and bruchid (27.77%) were considered to be the most important constraints limiting groundnut production. Among diseases, farmers in all the three regions indicated that late leaf spot is of economic importance which they associated to various causes such as maturity, drought, or insects. No gender differences were observed for the perception of constraints and groundnut traits preferences. Land size is significantly influenced by age and gender. Besides, farmers have pointed the lack of improved varieties and the unavailability of groundnut seeds highlighting the necessity of a sustainable groundnut seed system linked with a strong breeding program. CONCLUSION: This study has enabled understanding of the farming practices, constraints, and farmers preferred characteristics, thus providing the basis for a participatory breeding program in Togo which should consider that farmers perceive low yielding varieties and diseases as major constraints to production.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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