Millets for Food and Nutrition Security in India: Determinants and Policy Implications
Notice bibliographique
Résumé
Background: Food security has been a target in India since its independence; the primary aim of food security is to ensure enough staple food for the entire population. Although substantial progress was made through the adoption of green revolution (GR) technologies and implementation of the food public distribution system (PDS), desirable food and nutrition security, as defined by the food and agriculture organization (FAO), is far from being realized. This paper scrutinized the potential contribution of millets in achieving food and nutrition security in India. Methods: The present study was conducted based on the secondary data obtained from FAO Corporate Statistical Database and published literature on food and nutrition security. The impact of the GR technologies and the PDS on food and nutrition security was examined using 58 years of acreage, production, and yield of rice, wheat, and millet, as well as comprehensive information on relevant issues including climate. Results: Both GR technologies and PDS unduly favored two principal crops, namely rice and wheat, marginalizing all other crops cultivated for thousands of years to meet the food and nutrition requirement of mostly developing countries including India. Millets constitute one such neglected group of crops in India, which have tremendous potential for contributing to food and nutrition security. Conclusions: Millets are to be included in the PDS alongside rice and wheat so that they receive an appropriate Minimum Price Support. Appropriate implementation of relevant regulations, continued research and development, and adequate support for cultivation and marketing of millets are necessary in this regard.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».