Commercially Sustainable Cassava Seed Systems in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cassava is an important crop in sub-Saharan Africa for food security, income generation, and industrial development. Business-oriented production systems require reliable supplies of high-quality seed. Major initiatives in Nigeria and Tanzania have sought to establish sustainable cassava seed systems. These include the deployment of new technologies for early generation seed (EGS) production; the promotion of new high-yielding and disease-resistant varieties; the updating of government seed policy to facilitate enabling certification guidelines; the application of ICT tools, Seed Tracker and Nuru AI, to simplify seed system management; and the establishment of networks of cassava seed entrepreneurs (CSEs). CSEs have been able to make profits in both Nigeria (US$ 551–988/ha) and Tanzania (US$ 1,000 1,500/ha). In Nigeria, the critical demand driver for cassava seed businesses is the provision of new varieties. Contrastingly, in Tanzania, high incidences of cassava brown streak disease mean that there is a strong demand for the provision of healthy seed that has been certified by regulators. These models for sustainable cassava seed system development offer great promise for scaling to other cassava-producing countries in Africa where there is strong government support for the commercialization of the cassava sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,017 | 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 tête enseignante, 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 ».