Contributions of African Crops to American Culture and Beyond: The Slave Trade and Other Journeys of Resilient Peoples and Crops
Notice bibliographique
Résumé
There is a general unawareness of food crops indigenous to the African continent that have contributed to Western culture. This under-appreciation is particularly relevant in the current context of societal movements to end historic racism and value the contributions of peoples of African origin and African skin colors. Lack of awareness of the contributions of Africa's crops has negative practical consequences, including inadequate investments in preserving and maximizing the use of crop diversity to facilitate breeding. This paper provides an overview and analysis of African crops that have made significant contributions to the United States and globally, and/or hold potential in the twenty-first century. The paper specifically discusses watermelon, coffee, kola, rooibos, oil palm, shea, cowpea/black eyed pea, leafy greens, okra, yam, sorghum, pearl millet, finger millet, teff, and fonio. The review focuses on the intersection of these crops with racialized peoples, with a particular focus on African-Americans starting with slavery. The analysis includes the sites of domestication of African crops, their historical migration out of Africa, their sociocultural contributions to cuisines and products around the world, their uses today, and the indigenous knowledge associated with traditional cultivation and landrace selection. The untapped potential of local genetic resources and indigenous agronomic strategies are also described. The review demonstrates that African crops played an important role in the development of American cuisine, beverages and household products. Many of these crops are nutritious, high value and stress tolerant. The paper concludes that African crops hold significant promise in improving the resiliency of global food production systems, to mitigate climate change and alleviate food insecurity and rural poverty, especially in dry regions of the world. It is hoped that this review contributes to teaching the next generation of agriculturalists, food scientists and international development professionals about the valuable contributions of Africa's resilient crops and peoples.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».