MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415742336 · doi:10.1007/978-3-031-92076-9_31

Resourcing and Institutional Arrangements to Deliver Sustainable Animal Genetic Improvement in Africa

2025· book-chapter· en· W4415742336 sur OpenAlexaff
Eveline M. Ibeagha‐Awemu, Victor E. Olori, Ismail Muritala, Olubunmi I. Duduyemi, M.G.G. Chagunda, John E. O. Rege

Notice bibliographique

RevueSustainable development goals series · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock and Poultry Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEuropean CommissionFriedreich's Ataxia Research AllianceUnited States Agency for International DevelopmentConsortium of International Agricultural Research CentersU.S. Department of Agriculture
Mots-clésLivestockSustainable developmentProduction (economics)SustainabilityAnimal productionSustainable production

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The contents of the chapters of this book attest to the fact that sustainable livestock production is imperative to meeting the food needs and the economic development of Africa. To achieve this, all stakeholders involved must understand their roles and also be willing to pull together resources through sustainable cooperations, guided by clear local, regional, and continent-wide policies to achieve the common objective of sustainable livestock improvement. This chapter presents the roles of various institutions—within countries, between countries, and multinationals engaged in supporting animal improvement in Africa. It discusses the importance of functional linkages and needed cooperations between the various stakeholders. It concludes that the crucial elements necessary for the effective utilization of the factors presented in this book to deliver resilient and sustainable animal genetic improvement for the transformation of the African livestock industry are enabling policies, functioning institutional arrangements, access to appropriate technologies, funding and information, and adequate infrastructure and trained personnel.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainable development goals seriesMême sujetLivestock and Poultry ManagementTravaux en français237 207