The nutritional feed gap: Seasonal variations in ruminant nutrition and knowledge gaps in relation to food security in Southern Africa
Notice bibliographique
Résumé
Livestock production is critical to food security and rural livelihoods across Southern Africa. Despite progress in livestock science research in recent years, the seasonal availability and quality of feed remains one of the key challenges to livestock productivity in Southern Africa. In particular, dry weather conditions, the lack of rain and lower temperatures in the dry season cause herbaceous plants to die back and browse species to defoliate, limiting the abundance, quality, and variety of feed available. This creates a 'Nutritional Feed Gap', defined here as the combined effect of the sharp reduction in both forage quantity and quality from the wet to the dry season and the risk that it poses to ruminant production systems and the food security of the people and communities reliant on them. Understanding the nature and extent of how seasonality impacts ruminant production potential can thus contribute towards mitigating negative impacts of extreme weather and climate change on food systems. In this review, we characterise this nutritional feed gap in terms of forage abundance and nutrition as well as discussing how climate change may shape the future nutritional landscape. Whilst some forage nutrient concentrations varied little by season, crude protein and phosphorus were consistently found to decrease from the wet season to the dry season. We also identify a shortfall in primary research that assess both forage quality and quantity simultaneously, which forms part of a broader knowledge gap of our limited understanding of the impact of limiting factors to ruminant production on short and long-term food security across Southern Africa.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».