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Enregistrement W4386826921 · doi:10.1038/s41598-023-41217-y

Pollinator-dependent crops significantly contribute to diets and reduce household nutrient deficiencies in sub-Saharan Africa

2023· article· en· W4386826921 sur OpenAlexfundno aff
Kelvin Mulungu, Hailemariam Tekelewold, Zewdu Abro, Beatrice Muriithi, Julius Ecuru, Dennis Beesigamukama, Menale Kassie

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Centre for International Agricultural ResearchMastercard FoundationGovernment of the Republic of Kenya
Mots-clésPollinatorNutrientAgroforestryBiologyGeographyEnvironmental healthPollinationEcologyPollenMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent literature highlights the potential of animal pollinator-dependent (PD) crops in enhancing food and nutrition security, although there is a lack of detailed household-level estimates. In this study, we investigate the nutrient composition, productivity, and contribution of PD and pollinator-independent (PI) crops to household nutrition in four sub-Saharan African (SSA) countries. We also evaluate the impact of reallocating resources from PI crops to PD crops on nutrient deficiencies, utilizing nationally representative panel data from three waves and over 30,000 household-year observations. Our findings reveal that PD crops exhibit higher micronutrient content per unit, albeit with lower macronutrient content compared to PI crops. PI crops have higher yield of calories per hectare while PD crops have higher vitamin A yield per hectare. However, protein and iron yield for PD and PI crops varies across countries. PI crops predominantly contribute to macronutrients and iron, while PD crops significantly contribute to vitamin A production. Our econometric results demonstrate that increasing the cultivation of PD crops relative to PI crops reduces the prevalence of nutrient deficiencies and increases crop income without compromising macronutrients production. This suggests that greater investment in PD crop production can be an integral approach to achieving nutrition security in SSA.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,218
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 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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