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Enregistrement W4232923555 · doi:10.1079/cabicomm-62-8161

A review of some aspects of Uganda’s crop agriculture: Challenges and opportunities for diversified sector output and food security

2021· review· en· W4232923555 sur OpenAlexaff
J. M. Patrick, K Kagorora, Monica K. Kansiime, Charles Owuor, James Tumwine, Janny Vos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityAgricultureCropBusinessAgricultural economicsFood sectorNatural resource economicsAgroforestryAgricultural engineeringAgricultural scienceGeographyEnvironmental scienceEconomicsEngineeringForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite Uganda being largely agricultural, with the climate and soils suitable for the production of a wide range of crops, average total factor productivity growth in agriculture has been negative for the last two decades.National agricultural output has grown at only 2% per annum over the last five years, compared to 3.3% per annum growth in Uganda's population over the same period.As such, food insecurity and poverty remain widespread and the prevalence of national food imports has increased in the last decade.Many crops have in the past been introduced into the country, evaluated for their performance and suitability to local production zones, and many reached a stage of adoption by Uganda's farming households.However, due to several intrinsic and extrinsic factors, including policy changes, planting of some previously highly regarded crops has either declined or been forgotten altogether.In certain instances, some other crops have remained in isolated spots on farmers' fields or parklands lacking organized production and marketing.We review some aspects of Uganda's crop sector and the nature of past and present government agricultural policies, highlighting issues pertaining to some of the would-be important and yet seemingly neglected crops with the aim of bringing them into the limelight for further consideration by research and policymakers.We also make recommendations for the revitalization of reviewed crops in order to contribute to sustainable food security, diversified agriculture sector output and expansion of the national export base.Further, amidst global climatic changes, increased crop diversification and selection of crops most suited for different zones has been fronted as a rational and cost-effective method for building resilience into agricultural systems.Lessons and recommendations are scalable to other countries, with similar farming systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,292
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,022 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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