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Enregistrement W4385819641 · doi:10.5751/es-14227-280307

Identifying system archetypes in Nigeria’s rice agri-food system using fuzzy cognitive mapping

2023· article· en· W4385819641 sur OpenAlexvenueno aff
Glory Ikponmwosa Edwards, Kasper Kok, Rik Leemans

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWageningen University and Research
Mots-clésArchetypeFood securitySustainabilityAgricultureBusinessProductivityFood systemsProduction (economics)Government (linguistics)PopulationEnvironmental economicsNatural resource economicsEconomicsEconomic growthGeographyMicroeconomicsEcologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nigeria is a major rice-producing and rice-importing country in Africa, challenged with ensuring rice-food security for its growing population. Successive governments have implemented several strategies to increase local rice production such as rice import restriction policies and agricultural investments. These strategies have yielded results but achieving long-term sustainable growth in Nigeria’s rice agri-food system has remained elusive. Addressing food security and sustainability in agri-food systems requires a systems-thinking approach. In this study, we applied two systems thinking techniques, fuzzy cognitive mapping (for describing the system structure and behavior) and archetype analysis (to reveal generic system archetypes and effective strategies to improve the system). Our analysis revealed three system archetypes: limits to success, fixes that fail, and drifting goals. Rice production is limited by low agricultural productivity indicating the “limits to success” archetype. Farmers tend to increase rice area as a “quick fix” to productivity issues but this quick fix leads to unintended consequences such as soil degradation (fixes that fail archetype). Additionally, because of the import-restriction policies generating an unmet demand for rice, the government may face pressure to lower the goal of self-sufficiency falling into the “drifting goals” archetype. However, our analysis shows that suspending import-restriction policies would result in undesirable system states, with reduced demand for local rice and lower rice production. Our results underscore the importance of government policies in increasing rice production sustainably and ensuring food security.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2023
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Résumé présentoui

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