MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4226209332 · doi:10.1007/978-3-030-92022-7_15

Commercially Sustainable Cassava Seed Systems in Africa

2022· book-chapter· en· W4226209332 sur OpenAlexaff
J. P. Legg, Elohor Mercy Diebiru-Ojo, David Eagle, Michael Friedmann, Edward Kanju, R. Kapinga, P. Lava Kumar, Sanni Lateef, Stephen Magige, Kiddo Mtunda, Graham Thiele, Juma W. Yabeja, Hemant Nitturkar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCassava research and cyanide
Établissements canadiensMennonite Economic Development Associates
Organismes subventionnairesConsortium of International Agricultural Research CentersBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésTanzaniaCommercializationCertificationBusinessGovernment (linguistics)Promotion (chess)Agricultural scienceAgricultural economicsMarketingGeographyEconomicsEnvironmental planningPolitical scienceBiologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCassava research and cyanideTravaux en français237 207