Oilseed brassica in India: Demand, supply, policy perspective and future potential
Notice bibliographique
Résumé
India is the largest agrarian subcontinent supporting 26% world’s agricultural population on 12% arable land. India is also the fifth largest vegetable oil economy accounting 7.4% oilseeds, 5.8% oils and 6.1% oil meal production, and 9.3% of edible oil consumption in the world. Oilseeds are the second most important agricultural economy in India next to cereals growing at a pace of 4.1% per annum in the last three decades. Oilseed brassica shares 23.5% area and 24.2% production of total oilseeds in the country. Despite being the third largest producer (11.3%) of oilseed brassica after Canada and China in the world, India meets 57% of the domestic edible oil requirements through imports and ranked 7th largest importer of edible oils in the world. Oilseed brassica achieved significant growth in India in the past, however, the productivity levels are still low owing to large cultivation under rainfed situation, biotic and abiotic stresses, and resources crunch. It is also facing the challenges of low genotypic potential, climate change and price fluctuation. Though, it embraces the immense scope to increase the production in traditional and non-traditional areas in India with proper inputs, technological interventions, and suitable policy framework. This needs to develop strategies in a well-planned, targeted manner with multi-scientific inputs, policy interface and stable price systems to bring the desired growth in oilseeds brassica production, and to reduce the import of edible oils in the country.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».