Dynamics of lentil (Lens culinaris) production and trade: Global scenario and Indian interdependence
Notice bibliographique
Résumé
Increasing pulse production is one of the national priorities for food and nutritional security of India. In this context, incremental changes in pulse production can play a pivotal role. During 2003–2022, for example, the area under lentil (Lens culinaris L.) registered a decline (2.08%), however; productivity improvement (41.26%) led to the enhancement in its production (by 37%) in the country. This study portrays the temporal trend and patterns of lentil production growth during the period 2003–2022. A substantial growth in imports of lentil from 63.97 thousand tonnes in Triennium estimate (TE) 2003 to 814.20 thousand tonnes in TE 2022 was registered in India. Moreover, the share of lentil imports to total lentil production increased from 6.94% in TE 2002 to 63.24% in TE 2022. Lentil imports exhibited a high annual growth rate (15.83%) and high instability during the overall study period (2003–2022), which was higher than the annual growth rate of imports of overall pulses during the same period. Approximately 0.65 million tonnes of lentils were imported in the year 2022, to meet domestic consumption demands. Canada and Australia accounted for 61% and 36% of the total lentil imports to India in year 2022, while Bangladesh (49.61%) followed by UAE (21.74%) and Nepal (18.33%) were the major export destinations of the total lentil export (2022). The gap between production and consumption, coupled with the changing trade regulations and consumer preferences, contributed to the observed instability in lentil trade in India over the past two decades. Concerted efforts in intensifying the technology transfer, capacity building and convergence of resources among the stakeholders can impact the productivity of lentils, thereby developing strategies for optimizing its import and export dynamics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».