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Enregistrement W4292860085 · doi:10.5539/jsd.v15n5p57

Reflection on Africa's Underutilized Foods Towards a Sustainable Food System

2022· article· en· W4292860085 sur OpenAlexvenueno aff
K. M. Munoko, R. Kombat, K. A. Kofi, S. P. Ramid, A. O. Fatunbi

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed and Plant Biochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityLivelihoodFood systemsBusinessAgricultureStakeholderInvestment (military)Stakeholder engagementFood processingSustainable agricultureIndigenousNatural resource economicsSustainabilityEconomic growthEconomicsPolitical scienceGeographyPublic relationsEcologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malnutrition is a big problem on the African continent, especially among children ages zero to twenty-four months up till a time that covers the 1st 1000 days of life. Expert opinion suggests that Africa could integrate more commodities into its food systems to solve this problem, especially using its underutilized food commodities. These commodities are known to thrive very well in their various ecological zones. Indigenous food commodities are nutrient-dense, but the limitation in their use have left their potential untapped. The Forum for Agricultural Research in Africa organized a webinar to seek African stakeholders' opinions on the pathway to integrating forgotten Food into the African food system. This study extracted information from the stakeholder’s interaction in the webinar and used an integrative literature review method to draw inferences. The study suggests that considerable efforts are required to integrate the forgotten food commodities into the African food systems to enhance food security and sustainable agricultural livelihood. The needed actions include awareness creation on the importance of the forgotten food commodities, the establishment of a robust research program, active private sector engagement for investment into production, value chain development, and investment into commodity development infrastructures and businesses.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,193 · 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.

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

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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