Prospects of snap beans (Phaseolus vulgaris L.) production and commercialization in Benin
Notice bibliographique
Résumé
Background Vegetables and fruits are highly recommended in diets because of their nutritional importance. Among those, leguminous vegetables are more important, for low-income countries, because of their protein, mineral contents and potential to increase food security and income. In Benin, snap beans (Phaseolus vulgaris L.) are the most consumed leguminous vegetables; however, their production is declining, driving the need to understand the current status of its industry to propose solutions for the revival of the sector. This paper assessed the production system, market value, marketing channels, seed systems, and the constraints associated with Benin’s snap bean production from a gender lens. Methods A semi-structured interview was conducted with 602 bean producers and traders, randomly selected from 12 major vegetable-producing areas across Benin. Results The study found a drastic decline in the production of snap beans, with more than 60% abandonment over the last decade. As a consequence, Benin gets supplied through importations, with the highest importation flow coming from Togo (51%), followed by Burkina Faso (25%), and Ghana (12%). Only 13% of the beans traded are locally produced. The leading causes of the decline were pests and diseases that affected the crops’ yield and quality, causing the local produce to be less valued than the imported ones. Women are heavily involved in marketing but cannot expand their business due to low production and high importation. Discussion The study recommends that integrated pest management (IPM) and new varieties with tolerance to major pests and diseases be developed to address market demand and producers trained in agronomic practices.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».