Implementation of fall armyworm management plan in Ghana: outcomes and lessons
Notice bibliographique
Résumé
The invasive pest, fall armyworm (Spodoptera frugiperda J.E. Smith), was confirmed as being present in Ghana in 2016. By 2017, research studies estimated that maize yield losses in Africa due to fall armyworm would range between 8.3 and 20.6 million tonnes per year if management measures were not put in place. In Ghana alone, the value of the 2018 annual maize crop lost due to fall armyworm was estimated at US$177 million. In response to the fall armyworm outbreak, CABI -through its programme on Action on Invasives -launched fall armyworm-specific activities in Ghana in 2017. The programme supported the development of a national fall armyworm management plan; a collaborative effort with the Plant Protection and Regulatory Services Directorate (PPRSD) of the Ministry of Food and Agriculture (MOFA), and other stakeholders. The fall armyworm management plan focused on four priority areas: co-ordination and collaboration; awareness-raising; monitoring and surveillance; and control, management, and research. Most importantly, the national management plan aimed at ensuring coordinated efforts between public, private, and civil society organisations in the management of fall armyworm. A national multi-stakeholder task force was created, and charged with advising the Minister of Food and Agriculture and coordinating the response to fall armyworm. A review of the implementation of the national fall armyworm management plan was undertaken in late 2018 and early 2019 through a stakeholder workshop and key informant interviews. The review showed evidence of stakeholder collaboration at various levels, leading to increased public awareness of fall armyworm and management practices, research into low-risk management options, and contribution to policy and practice on how threats from invasive species could be managed more effectively in future.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».