Insight on Fruit Fly IPM Technology Uptake and Barriers to Scaling in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Tephritid fruit flies are considered one of the world’s most notorious pests of horticultural crops, causing extensive direct and indirect damage. Over the past two decades, a comprehensive, integrated pest management (IPM) package for the management of a plethora of fruit fly pests, including Bactrocera dorsalis, B. latifrons, B. zonata, Ceratitis cosyra, C. rosa, C. fasciventris, C. quilici, C. capitata, Dacus spp. and Zeugodacus cucurbitae, has been developed, disseminated and promoted among horticultural growers in Africa. To estimate the numbers of beneficiaries reached by the fruit fly IPM technology and the barriers to technology uptake, we interviewed 290 experts in 30 African countries covering five regions of the continent, and the responses collected were represented as follows: Southern Africa (39.1%), Eastern Africa (31.6%), Western Africa (18.0%), Central Africa (9.0%) and Northern Africa (2.0%). Our results revealed that the use of fruit fly IPM technologies varied across the regions, with Eastern Africa and Western Africa the leading regions, with the highest IPM technology penetration. Field sanitation remains the most common practice for managing fruit flies, followed by protein bait spray, use of biopesticides, male annihilation technique and parasitoid releases. According to the survey, over 101 million people have benefited from the fruit fly IPM interventions in the countries surveyed representing only 19.1% of the estimated beneficiaries. The region that benefitted the most was Eastern Africa (50.2 million), followed by Central and Western Africa (11.7 to 17.7 million), and Southern and Northern Africa had the fewest beneficiaries (10.4 to 11.0 million). The limitations to the IPM technologies uptake varied among the regions, but the common ones include a lack of awareness of the IPM technologies, a lack of access to the IPM products, insufficient training, a low involvement of private sectors and a lack of policies for the regulation of IPM technologies. Although significant strides have been made in promoting the fruit fly IPM technologies over the past two decades, our study reveals that the demand surpasses the current supply. Our study recommends a comprehensive strategy for the dissemination and promotion of the technologies through a multi-institutional alliance that enhances public and private partnerships, digital platforms and youth engagement to consolidate previous gains at the regional and continental levels.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».