Agroenvironmental transformation in the Sahel: Another kind of “Green Revolution"
Notice bibliographique
Résumé
A farmer-managed, agroenvironmental transformation has occurred over the past three decades in the West African Sahel, enabling both land rehabilitation and agricultural intensification to support a dense and growing population. This paper traces the technical and institutional innovations, their impacts, and lessons learned from two successful examples. The first is the story of the improvement and replication of indigenous soil and water conservation practices across the Central Plateau of Burkina Faso. Rehabilitation of at least 200,000 hectares of degraded land enabled farmers to grow cereals on land that had been barren and intensify production through developing agroforestry systems. Additionally, rehabilitation appears to have recharged local wells. The second example is a farmer-managed process of natural regeneration, using improved, local agroforestry practices over an estimated 5 million hectares in southern Niger. This large-scale effort reduced wind erosion and increased the production and marketing of crops, fodder, firewood, fruit, and other products. In both cases, income opportunities were created, reducing incentives for migration. Women benefited from the improved supply of water, fuelwood, and other tree products. Human, social, and political capital was strengthened in a process of farmer-driven change. Fluid coalitions of actors expanded the scale of the transformation. These stories have important lessons for those who seek to create effective agricultural development partnerships and meet the challenges of climate change and food security.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».