Role of women in the value chain of insects used as food and feed in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Africa, insects have long been used as human food and animal feed. This practice is presently being promoted to reduce malnutrition and provide new opportunities for the economic development of the rural poor, in particular women. However, gender issues need to be considered at an early stage and, to set up a baseline for such considerations, it is essential to understand the role of women in all present aspects of the sector. This paper reviews the role of women in the collection, production, processing, marketing and consumption of insects used as food and feed in Africa. Women tend to dominate the value chain although their role varies with insects and regions. Most insects used as human food are still field collected, usually by women, who also lead marketing activities, especially when the market is of low value. Women also prepare and cook the insects. Consumption is usually shared among men, women and children, but gender balance may vary with insects and regions and may be influenced by traditions and taboos. There is less information available on gender roles in the sector of insects as feed, largely because, until recently, only a few insect species were used to feed livestock, and these insects were not traditionally traded. Nowadays, systems for producing, processing and marketing fly larvae as feed are being developed but gender issues have not yet been really taken into consideration. Efforts should be made to ensure that this emergent activity will also provide business opportunities for women entrepreneurs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».