Global status of lentil production with special reference to India
Notice bibliographique
Résumé
India needs to increase it pulse production to meet the growing demand. Lentil is one of the important pulse crop grown in winter season in tropical and subtropical regions of world. The study analysed the trends in production and trade scenario in India and globally from 2000–2018 and came out with strategies for increasing production. The state-wise analysis was carried out for major producing states like Madhya Pradesh, Uttar Pradesh, Bihar, West Bengal and Rajasthan from 2000–2019. The lentil production in the world reached around 6.33 million tonnes in 2018 with an annual growth rate of 4.4% since last 20 years. Asia alone contributed more than half of total global lentil production. The share of American and Oceania regions in global lentil production increased in recent years. There was increase in lentil yield in recent years in Africa, Asia and American regions due to adoption of improvedproduction technologies. India and Canada together contributed more than 50% of total world lentil production. Lentil yield was highest in Canada (1425 kg/ha), lowest in India (744 kg/ha) in 2018. The lentil production in India touched 1.47 million tonnes with larger share contributed by Bihar, Madhya Pradesh, Rajasthan, Uttar Pradesh and West Bengal in 2018. India is the leading importing nation sharing more than one-fourth of total world import during last five years. Adoption of drought, heat, biotic stresses tolerant high yielding cultivars are required to meet estimated demand of 2.00 million tonnes by 2030.Keywords: Agricultural production, Economics, Legumes, Lentil, Policy Interventions, Trade
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».