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Enregistrement W1526582903 · doi:10.4000/vertigo.10066

L’étalement urbain au péril des activités agro-pastorales à Abidjan.

2010· article· fr· W1526582903 sur OpenAlexvenueno aff
Kouakou Yao Etienne, Koné Brama, Bassirou Bonfoh, Kientga Sonwouignandé Mathieu, N’Go Yao Alexis, Guéladio Cissé

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceGeographyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’urbanisation rapide, pose des défis de logement et d’alimentation à la communauté internationale dans son ensemble et particulièrement aux pays en voie de développement. A Abidjan en Côte d’Ivoire, le développement de la commune de Yopougon et la croissance démographique de près de 4 %, entrainent une importante pression sur les terres agricoles urbaines et périurbaines. La présente étude met en évidence l’influence de cet étalement urbain sur les activités agro-pastorales à Yopougon. Une démarche cartographique, suivie d’une démarche socio-anthropologique a été adoptée. Des entretiens avec questionnaires ont été effectués avec 93 agriculteurs. Cette étude montre que les activités agricoles se déroulent sur trois principaux sites : Lokoa, Béago et Azito. Entre 2004 et 2007, les sites agricoles ont connu une réduction d’environ 41 % de leurs superficies du fait de la croissance urbaine. La variation totale de superficie due aux constructions est de 40 % à Azito, 18 % à Lokoa et 8 % à Béago. Des parcs à bétails ont changé de position géographique et se retrouvent en bordure de lagune. L’étude montre également que 94 % des agriculteurs du site vivent principalement de l’agriculture urbaine et que l’insécurité foncière reste leur principale préoccupation. L’étalement spatial de la commune de Yopougon, contribue à une forte réduction des superficies agricoles rendant ainsi vulnérable les familles impliquées dans les activités agricoles comme principales sources de revenus.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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