Confronting genetic gains with markets: Retrospective lessons from New Rice for Africa (NERICA) in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Breeders have two non-exclusive strategic investment options for increasing smallholder farmers’ and consumers’ livelihoods through genetic improvement of crop varieties: (i) enhancing productivity; and (ii) enhancing value and market access. New Rice for Africa (NERICA) varieties with superior agronomic characteristics were bred and introduced in various African countries in the early 2000s. Two decades later, drought tolerant NERICA4 is among the popular upland rice varieties grown across Africa. We analyze market evidence for NERICA4 from Uganda in 2011, i.e. well before it massively reached urban markets, where it is currently commingled with standard rice. We then compare the breeding priorities that would have ensued from the 2011 market evidence with the reality a decade later. Non-hypothetical auction experiments with consumers were conducted in urban Uganda in 2011 to predict potential market share and value of non-fragrant NERICA4 and fragrant NERICA1, relative to two market standards, i.e. non-fragrant Kaiso, and Supa, the most popular fragrant rice variety in the region. Average consumer bids positioned the two NERICAs between both market standards. Whereas NERICA1 easily outcompeted NERICA4 and Kaiso in the non-fragrant rice category, it failed to compete with Supa in the fragrant category. The 2011 market evidence would have suggested breeders prioritize investment in breeding programs for fragrant NERICAs to help smallholders gain access to high-value markets and expand consumers’ choice with cheaper fragrant rice alternatives. However, the popularity of NERICA4 relative to NERICA1 in farmers’ fields seems to suggest that agronomic genetic gains may have outweighed market traits such as fragrance.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».