Status of Groundnut Production in Africa: A Review From 2012 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
Food safety, and security remains a major concern in developing nations. Groundnuts rank the second globally in oil seed production after soya beans and the 11th most important crop for human intake. Limited productivity against the potential of existing crops due to biotic, abiotic, market, and policy factors causes the poor food production trends. This work uses a systematic review approach to determine the productivity of groundnut as a major food crop in Africa for the last 10 years based on the trend of declining yields of groundnut in this duration, and the role of influencing factors. The extracted data is summarized creating a feasible proposal on how the productivity, and quality of the crop could be improved to meet the food security need. Among the top 11 producers of groundnuts in Africa, West Africa accounts for 55% with regions like Nigeria, and Senegal having the highest productivity of 3.3 t, and 1.1 t respectively over the last ten years. In East Africa, Sudan has the highest production of 2.04 t over the 10 years. Despite being the second continent in the size of area under production of groundnut, Africa has the lowest average yields per hectare (1 t/ha), compared to America (3 t/ha), and Asia (1.8 t/ha). Regions that used improved varieties had higher yield than those using local varieties, and less technologies. High disease infestation shows a direct correlation with declining yields of groundnut. Therefore, the low productivity of groundnuts could be associated with social, cultural, and economic factors that create disparities in accessing improved technologies, farming, production and marketing resources. Development of improved varieties and policies in the region that support improved agronomic inputs are feasible practices for attaining cultivars that resist the yield, and quality limiting parameters.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».