Locally adapted rhizobia strains for Sahelian nutritional security
Notice bibliographique
Résumé
Soil degradation and nitrogen depletion pose significant challenges to sustainable agricultural productivity and nutrition security in the Sahel region of Africa. While commercial rhizobial inoculants have been utilized as biofertilizers for leguminous crops, their effectiveness can be limited by poor adaptation to local conditions. Here, we call attention to the opportunity of locally adapted rhizobial inoculants to contribute to sustainable agriculture and nutrition security in the Sahel Region. Certain indigenous rhizobial strains across the African continent have demonstrated superior performance in nodulation, legume crop yields, and/or resilience to abiotic stresses compared to commercial inoculants. We propose a comprehensive framework that emphasizes (1) the selection of indigenous strains optimized for nitrogen fixation and abiotic stress tolerance, (2) matching inoculants with regionally important and underutilized legumes, and (3) ethical and broader considerations for developing inoculant formulations to enhance field performance. We stress that locally adapted rhizobial strains can contribute to enhanced nutrition security through improved legume crop yields, improve climate resilience, and potentially promote agricultural sustainability through reduced reliance on synthetic fertilizer inputs in the Sahel, with potential applications for other nitrogen-deficient regions globally. However, to be sustainable, this approach requires community-based participatory research, supportive policy frameworks, and investment in local capacity building.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».