The Impact of COVID-19 on the Agricultural System and Food Supply in Fiji
Notice bibliographique
Résumé
Pacific Island Countries (Kiribati, Fiji, Samoa, and many others) rely on fisheries and agricultural systems for their livelihood and economic development. However, the COVID-19 scenario has led to vast degradation in the agriculture supply, economy, and food security system, resulting in poverty, an increase of unemployment percentage, and a decrease in the tourism industry. The policies related to COVID-19 restrictions, such as lockdowns, access to markets and social distancing, has caused a high reduction in the income of many households. Food purchasing from vendor markets and supermarkets has decreased rapidly due to its prices. Several individuals cannot afford to buy the food items, leading to lower food supply within and outside the country. In addition, several people have been moving to rural areas due to Unemployment. They have started to perform backyard gardening small-scale farming, which again results in lower production of commercial farmers and loss of food supply to consumers. Not only Fiji, but the whole world is experiencing the same situations, which have led to the Government making innovative actions against this deadly virus to protect the citizens from this pandemic. FNPF withdrawals, farming packages, and other initiatives indulged by the Government of Fiji and other Pacific Countries are being discussed in this review. Countries have examined the effects of the Coronavirus on the agricultural system and food supply chain in Fiji and other Pacific nations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».