Consumer demand, export and entrepreneurial opportunities of millets: An overview
Notice bibliographique
Résumé
Millets are grown in India suiting to different agro-climatic conditions, including Sorghum, Pearl millet, Finger millet and small millets like Barnyard millet, Porso millet, Kodo millet, Little millet (Kutki) and Foxtail millet. Millets were produced and consumed extensively in the country since ancient times and had almost equal area coverage to rice and wheat. However, the post- green revolution period witnessed a drastic decline in the area under cultivation of nutri-cereals by 41.65 percent between 1950–51 and 2018–19. Jowar, Bajra and Ragi are the most popular millets across India. They constitute nearly 90% of total millet production and around 60% of the millets produced in India is Bajra. Millets are highly adaptive to different ecological conditions and bloom well in rain-fed and arid climate. Millets have superior micronutrient profile and bioactive flavonoids with low Glycaemic Index as compared to cereal crops like wheat and rice. Millets are consumed in India as food for human as well as feed for livestock and as raw materials in industries for ethanol blending in distilleries etc. Due to extensive campaigning and initiatives taken up by government, the consumer demand and Start UPS of millets are expected to increase by 2030. India has nearly 40% share of global millet production but it exported 1% of its millet production in 2021-22, earning $64.28 million (over $59.75 million in 2020-21), according to APEDA. On the other hand, Canada, Russia, Ukraine and the US are importing millets and exporting value-added products. Thus, wider prospect lies in millet export and millet entrepreneurship. This paper will review the trends of consumer demand, export scenario and entrepreneurial opportunities centric to millets. India may increase exporting millets and value added products of millets. Besides, millets have good nutritive value. There is a need to create awareness amongst people about the benefits of millets. Appropriate processing technologies of millets are need of hour which may increase entrepreneurial opportunities of millets.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».