Published July 1, 2018 | Version v1
Publication Open

How big is the potato (Solanum tuberosum L.) yield gap in Sub-Saharan Africa and why? A participatory approach

Creators

  • 1. International Potato Center
  • 2. United States Department of Agriculture
  • 3. Agricultural Research Service
  • 4. Institut des Sciences Agronomiques du Burundi
  • 5. National Agricultural Research Institute
  • 6. National Root Crops Research Institute
  • 7. Instituto de Investigação Agrária de Moçambique
  • 8. National Institute of Biomedical Research
  • 9. Kenya Agricultural and Livestock Research Organization
  • 10. Université de Dschang
  • 11. Ethiopian Institute of Agricultural Research
  • 12. National Agrarian University

Description

Abstract According to potato experts from ten Sub-Saharan Africa (SSA) countries working together in a community of practice (CoP) over a 3-years period, potato farmers across SSA can increase their current annual production of 10.8 million metric tons by 140% if they had access to high quality seed along with improved management practices. This paper describes this innovative new methodology tested on potato for the first time, combining modelling and a comprehensive online survey through a CoP. The intent was to overcome the paucity of experimental information required for crop modelling. Researchers, whose data contributed to estimating model parameters, participated in the study using Solanum, a crop model developed by the International Potato Center (CIP). The first finding was that model parameters estimated through participatory modelling using experts' knowledge were good approximations of those obtained experimentally. The estimated yield gap was 58 Mg ha-1, of which 35 corresponded to a research gap (potential yield minus research yield) and 24 to farmers' gap (research yield minus farmer's yield). Over a 6-month period, SurveyMonkey, a Web-based platform was used to assess yield gap drivers. The survey revealed that poor quality seed and bacterial wilt were the main yield gap drivers as perceived by survey respondents.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

الخلاصة وفقًا لخبراء البطاطس من عشرة بلدان في أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى يعملون معًا في مجتمع الممارسة على مدى 3 سنوات، يمكن لمزارعي البطاطس في جميع أنحاء أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى زيادة إنتاجهم السنوي الحالي البالغ 10.8 مليون طن متري بنسبة 140 ٪ إذا تمكنوا من الحصول على بذور عالية الجودة جنبًا إلى جنب مع ممارسات الإدارة المحسنة. تصف هذه الورقة هذه المنهجية الجديدة المبتكرة التي تم اختبارها على البطاطس لأول مرة، وتجمع بين النمذجة واستطلاع شامل عبر الإنترنت من خلال مؤتمر الأطراف. كان القصد هو التغلب على ندرة المعلومات التجريبية المطلوبة لنمذجة المحاصيل. شارك الباحثون، الذين ساهمت بياناتهم في تقدير معلمات النموذج، في الدراسة باستخدام Solanum، وهو نموذج محصولي طوره المركز الدولي للبطاطس (CIP). كانت النتيجة الأولى هي أن معلمات النموذج المقدرة من خلال النمذجة التشاركية باستخدام معرفة الخبراء كانت تقريبية جيدة لتلك التي تم الحصول عليها تجريبياً. كانت فجوة العائد المقدرة 58 ميغاغرام هكتار -1، منها 35 تتوافق مع فجوة بحثية (العائد المحتمل ناقص عائد البحث) و 24 إلى فجوة المزارعين (عائد البحث ناقص عائد المزارع). على مدى 6 أشهر، تم استخدام SurveyMonkey، وهي منصة على شبكة الإنترنت لتقييم محركات فجوة العائد. وكشف الاستطلاع أن البذور ذات الجودة الرديئة والذبول البكتيري كانا المحركين الرئيسيين لفجوة الغلة كما يتصورها المشاركون في الاستطلاع.

Translated Description (French)

Résumé Selon des experts en pommes de terre de dix pays d'Afrique subsaharienne (Ass) travaillant ensemble dans une communauté de pratique (CdP) sur une période de 3 ans, les producteurs de pommes de terre de toute l'Ass peuvent augmenter leur production annuelle actuelle de 10,8 millions de tonnes métriques de 140 % s'ils avaient accès à des semences de haute qualité ainsi qu'à des pratiques de gestion améliorées. Cet article décrit cette nouvelle méthodologie innovante testée sur la pomme de terre pour la première fois, combinant la modélisation et une enquête en ligne complète par le biais d'une CdP. L'intention était de surmonter le manque d'informations expérimentales nécessaires à la modélisation des cultures. Les chercheurs, dont les données ont contribué à l'estimation des paramètres du modèle, ont participé à l'étude en utilisant Solanum, un modèle de culture développé par le Centre international de la pomme de terre (CIP). La première constatation était que les paramètres du modèle estimés par la modélisation participative en utilisant les connaissances des experts étaient de bonnes approximations de ceux obtenus expérimentalement. L'écart de rendement estimé était de 58 Mg ha-1, dont 35 correspondaient à un écart de recherche (rendement potentiel moins rendement de recherche) et 24 à un écart d'agriculteurs (rendement de recherche moins rendement d'agriculteur). Sur une période de 6 mois, SurveyMonkey, une plate-forme Web, a été utilisée pour évaluer les facteurs d'écart de rendement. L'enquête a révélé que les semences de mauvaise qualité et le flétrissement bactérien étaient les principaux facteurs d'écart de rendement tels que perçus par les répondants à l'enquête.

Translated Description (Spanish)

Resumen Según expertos en papa de diez países del África subsahariana (ASA) que trabajan juntos en una comunidad de práctica (CoP) durante un período de 3 años, los productores de papa en toda la ASA pueden aumentar su producción anual actual de 10,8 millones de toneladas métricas en un 140% si tuvieran acceso a semillas de alta calidad junto con mejores prácticas de manejo. Este documento describe esta nueva e innovadora metodología probada en la papa por primera vez, combinando la modelización y una encuesta exhaustiva en línea a través de una CoP. La intención era superar la escasez de información experimental necesaria para la modelización de cultivos. Los investigadores, cuyos datos contribuyeron a estimar los parámetros del modelo, participaron en el estudio utilizando Solanum, un modelo de cultivo desarrollado por el Centro Internacional de la Papa (CIP). El primer hallazgo fue que los parámetros del modelo estimados a través de la modelización participativa utilizando el conocimiento de los expertos eran buenas aproximaciones de los obtenidos experimentalmente. La brecha de rendimiento estimada fue de 58 Mg ha-1, de los cuales 35 correspondieron a una brecha de investigación (rendimiento potencial menos rendimiento de investigación) y 24 a la brecha de los agricultores (rendimiento de investigación menos rendimiento de los agricultores). Durante un período de 6 meses, se utilizó SurveyMonkey, una plataforma basada en la web para evaluar los impulsores de la brecha de rendimiento. La encuesta reveló que las semillas de mala calidad y el marchitamiento bacteriano fueron los principales impulsores de la brecha de rendimiento según lo percibieron los encuestados.

Files

opag-2018-0019.xml.pdf

Files (240.2 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:b3400bce05f885825ed5c2d470eaaeeb
240.2 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
ما هو حجم فجوة غلة البطاطس (Solanum tuberosum L.) في أفريقيا جنوب الصحراء ولماذا ؟ نهج تشاركي
Translated title (French)
Quelle est la taille de l'écart de rendement de la pomme de terre (Solanum tuberosum L.) en Afrique subsaharienne et pourquoi ? Une approche participative
Translated title (Spanish)
¿Qué tan grande es la brecha de rendimiento de la papa (Solanum tuberosum L.) en el África subsahariana y por qué? Un enfoque participativo

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2871077393
DOI
10.1515/opag-2018-0019

Is supplement to
https://openalex.org/W1985893572 (Other)
https://openalex.org/W3088758583 (Other)
https://openalex.org/W2343254563 (Other)
https://openalex.org/W3192890431 (Other)
https://openalex.org/W167627270 (Other)
https://openalex.org/W2473186259 (Other)
https://openalex.org/W2269732829 (Other)
https://openalex.org/W2990084829 (Other)
https://openalex.org/W1978127392 (Other)
https://openalex.org/W1512971794 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Mozambique

References

  • https://openalex.org/W214995755
  • https://openalex.org/W838762844
  • https://openalex.org/W1500776433
  • https://openalex.org/W1885078460
  • https://openalex.org/W1965202827
  • https://openalex.org/W1979382497
  • https://openalex.org/W2000398703
  • https://openalex.org/W2003504457
  • https://openalex.org/W2015165061
  • https://openalex.org/W2016830333
  • https://openalex.org/W2021531605
  • https://openalex.org/W2023336635
  • https://openalex.org/W2039240409
  • https://openalex.org/W2047299675
  • https://openalex.org/W2049547245
  • https://openalex.org/W2051417316
  • https://openalex.org/W2055631747
  • https://openalex.org/W2087888368
  • https://openalex.org/W2099625864
  • https://openalex.org/W2102148524
  • https://openalex.org/W2112920048
  • https://openalex.org/W2118182941
  • https://openalex.org/W2146833082
  • https://openalex.org/W2147614625
  • https://openalex.org/W2148170135
  • https://openalex.org/W2158822466
  • https://openalex.org/W2159292710
  • https://openalex.org/W2159306398
  • https://openalex.org/W2163120086
  • https://openalex.org/W2165588550
  • https://openalex.org/W2467598742
  • https://openalex.org/W3022843281