Immediate impacts of COVID-19 measures on bean production, distribution, and food security in Eastern Africa
Notice bibliographique
Résumé
The outbreak of coronavirus was expected to adversely affect African countries more than any other region in the world. This assertion was based on the existing conditions in sub-Saharan Africa that exposed the region to the dire consequences of the pandemic. Previously existing underlying conditions that affected the food system include a high dependence on trade for inputs supply, the adverse effects of climate change, crop pests and diseases, poverty, low input use, weak institutions and ineffective poli¬cies, and insecurity and conflicts. We collected data from farmers, aggregators, bean research coordina¬tors, and urban and peri-urban consumers in five Eastern African countries in order to describe the immediate impacts of the pandemic on the bean value chain. Access to seed and labor appear to be the most critical impacts of the pandemic on bean production. There are observable differences in patterns and frequency of bean consumption in these regions, suggesting that the effect of the pandemic depends on the level of implementation of containment measures and pre–COVID-19 underlying conditions that affect the food systems. In the mid to long-term, the pandemic may disrupt food systems, resulting in hunger, malnutrition, and food insecurity. Thus, governments should support farmers and businesses in becoming resilient to exogenous shocks through increased efficiency in supply chains, capacity building, and the adoption of modern digital technology.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».