Developing nutrition-sensitive value chains in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
With funding from the German and Canadian governments, IFAD recently carried out a set of studies in Nigeria and Indonesia to determine how to design nutrition-sensitive value chain (NSVC) projects for smallholders. Such projects seek to shape the development of value chains for nutritious commodities in ways that are likely to address nutrition problems. In Nigeria, the studies were undertaken in the northern states of Katsina and Sokoto, where the IFAD-funded Climate Change Adaptation and Agribusiness Support Programme (CASP) is being implemented by the Federal Ministry of Agriculture and Rural Development of Nigeria. The studies showed that cowpea, groundnut, soybean, millet and sorghum could contribute to improving nutrition as well as livelihoods for smallholders. The studies revealed that the main nutrition problems for smallholders in the project areas include diets with inadequate energy, micronutrient and protein consumption. Such diets are known to contribute to high levels of wasting and stunting in children and undernutrition in women. Problems associated with generally poor diets are compounded by seasonal fluctuations. Promotion of the production and consumption of the five crops identified above could help improve diets and lay the foundations for a more nutritious local food system that also promotes women’s empowerment and resilience in the face of climate change. Importantly, these crops also make business sense for smallholders and value chain development.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».