Women-Led Pulse Agriculture for Enhanced Household Nutrition Security in East African Countries
Notice bibliographique
Résumé
Pulse crops are significant sources of starch, fiber, protein and micronutrients for the human population. Four East African countries (Ethiopia, Tanzania, Uganda, and Rwanda) have huge potential of pulse production but are constrained by several challenges in the production-consumption chain. This scoping review has assessed the challenges and opportunities related to women-led, nutrition-sensitive pulse agriculture in the four East African countries. This scoping review is based on data from major scientific databases, such as PubMed, Scopus, and Web of Science, which are commonly used for research purposes, as well as grey literature. The criteria used were studies conducted in Ethiopia, Tanzania, Uganda, or Rwanda; grey literature which includes reports, theses, and other unpublished materials that may be relevant to a particular topic (years 2010 to 2023); observational studies, including case-control, cohort, and cross-sectional studies that assessed pulse crop production and consumption; and those published in English. Evidence from these countries shows that the historical gender gap and low level of participation by women in the sector have had adverse effects on the production of pulses. There are also social and cultural barriers that severely constrain women’s role in pulse agriculture, such as poor knowledge of the benefits of pulses, constraining cultural practice and gender-based norms in the pulse sector, limited access to market, land and finance, underdeveloped delivery/supply chain and extension services, less developed value addition culture, and the stigma of pulse consumption. This study identifies multiple avenues to ameliorate the identified socioeconomic, cultural and policy constraints, including promoting women-led pulse production through increasing access to financing for small-scale pulse crop farmers, improving market access through better marketing and distribution networks, and investing in infrastructure to support pulse production and consumption.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».