Meeting dietary health objectives through farming: A feminist review of biofortification and potential for genome editing in sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
Agri-food system responses to malnutrition aim to reach population-level impact with strategies such as biofortification. By increasing the nutrient content in crops through transgenics or conventional breeding, supporters of biofortification describe the technology as a cost-effective, scalable, and marketable strategy for addressing nutrition-related health challenges. In sub-Saharan Africa (SSA), governments of Kenya, Nigeria, and South Africa, supported by private foundations and bilateral development agencies, are taking the lead in researching the potential for genome-editing technologies that could develop and distribute biofortified crops more efficiently than other breeding techniques. While increasing production of nutrient-rich food is widely considered to be an effective strategy for addressing malnutrition, the gendered aspects of how biofortified crops are integrated into daily farming and food practices tends to be overlooked. This article argues that a broader framing of dietary health beyond nutrient uptake through feminist agroecology opens opportunities for responses that consider the socio-economic and environmental drivers of nutritional health challenges. This article reviews recent research on the gendered implications of biofortified crops in SSA to explore both the limitations in biofortified crop investments and possibilities for feminist responses to dietary health challenges and nutritional deficiencies in the region. It examines various framings of nutritional health in agri-food development that shape the design, financing, and implementation of global responses to malnutrition. Specific crop breeding and cultivation processes such as trait and crop selection, labor divisions at the farm level, and commercialization of food crops are examined through case studies. Three biofortified crops are reviewed—Quality Protein Maize in Ethiopia, biofortified banana in Uganda, and orange sweet potato in Tanzania—with an eye to considering the potential impacts of feminist agroecology on local food systems. In doing so, the article aims to apply lessons learned from biofortification to current genome-editing technologies such as CRISPR-Cas9 (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats-associated protein).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».