Identifying system archetypes in Nigeria’s rice agri-food system using fuzzy cognitive mapping
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».