Immediate impacts of COVID-19 measures on bean production, distribution, and food security in Eastern Africa
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle