Global trends in production and trade of major grain \nlegumes
Notice bibliographique
Résumé
Production trends in grain legumes — pulses, groundnuts and soybean — have followed an increasing \ntrend with the global production doubling from 148 million tons in 1980-82 to 3 10 million tons in 2004-06. \nThe increase was led by increases in soybean production which increased from 87 million tons to 214 million \ntons due to an increase in the demand for protein meals and oils from the EU and the US feed sectors and \nthe appearance of new producers like India, China, Argentina and Brazil. Consequently, the share of developing \ncountries in global grain legume production has increased from 55% in 1980-82 to 65% in 2004-06. Growth \nin the global production of pulses has been the slowest among the grain legumes, growing at 1.05% per \nannum between 980 to 2006. The emergence of countries such as Canada and Australia, the area expansion \nunder pulses in Africa, and the export oriented production of the South East Asian countries have contributed \nto the increase in the global pulse production. The largest pulse producers are still the developing countries \nand their share of the global pulse production is largely unchanged at around 70%. However, yield levels and \nyield growth rates are considerably higher in the developed countries. Grain legumes are traded in different \nforms such as kernels/seeds, cakes and meals, and oils. Trade in seeds/kernels of grain legumes has increased \nwith nearly 20% of production quantities being traded in 2000-05. However, this figure masks the contrary \ntrends in the trade patterns of individual legumes and between regions. Among the legumes, exports in \nsoybean have increased with 31% of soybean being traded, owing to increased demand from the feed sector, \nwith Argentina, Brazil and Paraguay emerging as major exporters. In this paper, an analysis has been made \non the global and regional production, yield trends, global trade and price trends of grain legumes
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».