Agricultural practices, food production, food security and governance in South Asia
Notice bibliographique
Résumé
Background: South Asia, the most populous and densely populated geographical region in the world, has a long experience of famine. The introduction of high input modern agriculture, dependent on fossil fuels, made the region a net food exporter. However, South Asia still has the world’s highest number of undernourished children, even more than in Sub-Saharan Africa. Aims: This study explores the development paradox of high agricultural growth and looming food insecurity in South Asia, in the context of nearing limits to growth. Methods: Literature review, supplemented by field based research, conducted in rural areas of India.Results: In South Asia, the dominant strategy of food production has assumed that the natural resource base (e.g. soil, energy, water) is effectively unlimited. Adverse ecological consequences and the concept of sustainability has received inadequate attention, resulting in worsening water shortage, salinity, toxic contamination, soil erosion, , and resurgent vector borne diseases. Growing tension over trans-boundary water between India and Pakistan could even lead to a nuclear confrontation. Public investment in agriculture research has also been low, for instance, in India only 0.5% of agricultural GDP compared to 2-3% in developed countries. Advanced crop technologies have been insufficiently complemented by supportive infrastructure, inadvertently contributing to thousands of suicides in farming communities. Safety net programs for the most vulnerable population have not delivered intended food security improvement; instead endemic problems including lack of accountability, and top down, opaque governance have worsened. Relatively high population growth has impaired development trajectories and also worsened nutritional inequality. Conclusions: Current agricultural and development policies are increasing nutritional inequalities in many parts of South Asia. The current paradigms are unsustainable and need major reform.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».