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Enregistrement W4393389238 · doi:10.59797/jfl.v36.i4.158

Diversity, conservation and utilization of grain legumes: A potential source for food and nutritional security in Nepal

2024· article· en· W4393389238 sur OpenAlexfundno aff
Rajendra Darai, Ram Krishna Neupane, Ashutosh Sarker, Krishna Hari Dhakal, Shiv Kumar Agrawal

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Legumes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural pest management studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésFood securityDiversity (politics)AgroforestryGeographyDietary diversityBusinessBiologyEcologyPolitical scienceAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grain legumes are precious crops of Nepal in terms of the dietary protein supplement ample concentration of micronutrients, and role in crop intensification and ameliorating soil fertility. About 11% of the cultivated area is occupied by grain legumes that include lentil, chickpea, grasspea, fieldpea, fababean, pigeonpea, soybean, blackgram, horsegram, ricebean, cowpea, and mungbean. About 100 genera and 379 species of legumes are distributed in diverse agroecological zones ranging from terai to the alpine region of Nepal, with growth habits ranging from annual to perennial shrubs. Out of the 379 species of legumes which include grain, vegetable, and forage legumes, 262 are native, and 20 species belonging to the sub-group Papilionacae are used as food legumes. Highest food legume species diversity has been recorded in Macrotyloma (34 spp.), followed by Crotalaria (18 spp.), Vigna (15 spp.), Lathyrus (7 spp.), Vicia (6 spp.), Cajanus (5 spp.), Trigonella (5 spp.) and Phaseolus (4 spp.). Other genus having 1-3 species includes Cicer (3 spp.), Mukuna (3 spp.), Glycine (2 spp.), Canavila (2 spp.), Pisum (2 spp.), Lablab (2 spp.), Pachyrrhizus (1 sp.), Psophocarpus (1 sp.), Lens (1 sp.) and Cyamopsis (1 sp.). Research on grain legumes was initiated in 1976 and a systematic collection of grain legume landraces was done in 1987 by the Grain Legumes Research Program (GLRP). Past collection missions organized in collaboration with the International Development Research Centre (IDRC), the International Crops Research Institute for the Semi-Arid Tropics (ICRISAT), the International Center for Agricultural Research in the Dry Areas (ICARDA), and other institutes have resulted in the collection of 1107 landraces and provided an opportunity for their inclusion in the variety improvement program. National Agricultural Genetic Resources Center (NAGRC) has conserved 2936 landraces of different legumes, 951 landraces have been kept in gene banks of ICARDA center, while GLRP Khajura has active collections of 218 landraces and 627 exotic germplasm of various legume crops. Varietal improvement programs resulted in the development of 51 varieties, while 6 varietes were registered and two varieties were de-notified in food legumes (lentil, chickpea, soybean, cowpea, black gram, mungbean, pigeon pea, rice bean, faba bean, grass pea, and kidney bean).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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