First round Dataset: Impacts of Improved Bean Technology on Smallholder Productivity and Food Security in Burundi
Notice bibliographique
Résumé
In July-August 2019, CIAT-PABRA and ISABU collected household-level data in Burundi to evaluate a bean research project funded by Swiss Development corporation (SDC) and Global Affairs Canada. This was the first impact assessment for the project and analyzed the adoption of improved bean varieties and their effects on yields and food security, using farmer recall. For variety identification, the study combined farmer recall with DNA fingerprinting. However, the initial impact analysis in 2020 was based on farmer recall, as the DNA results were not available at the time of publication. Methodology:The data were collected by researchers who had good knowledge in French and kirundi and possessed extensive experience in bean production context of Burundi. The team trained for 5 days in the questions written in English. Prior to the actual survey, the questionnaires were translated from English into French, uploaded onto tablets and pretested on few selected farmers. A community questionnaire was administered to key informants (i.e. village leaders and elders) during the first round of the survey and gathered information on the village level variables including the institutional aspects, such as access to information, seed, seed distribution programs, credit, roads, and market infrastructure and cultivar changes, and agro-climatic shocks. Data for the entire impact assessment were collected in two rounds: • Round 1 (July-August 2019): Focused on farm characteristics, adoption of improved bean varieties, production data, and a 7-day recall of household food consumption. The dataset includes information at household, plot and village level. Data set were collected around six modules as follows: 1) Household & Location: Demographics, assets, housing, and social networks, 2) Agricultural Practices: Bean varieties, cultivation methods, inputs, harvests, and market factors, 3) Institutional environment: Access to institutional services and credit, 4) Gender: men and women access to information and food intake by women in reproductive age groups and children below 5 years, 5) Post harvest: utilization and marketing. 6) Preferences & Food Security: Bean trait preferences and food security indicators. • Round 2 (Nov-Dec 2019): Assessed food and nutrition security through detailed dietary intake recalls for women of reproductive age (24-hour) and the entire household (7-day). This data set will be published separately
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».