Les pratiques paysannes de gestion des pesticides sur le maïs et le coton dans le bassin cotonnier du Bénin
Notice bibliographique
Résumé
L’utilisation accrue des pesticides chimiques couplée au boom agricole à laquelle on assiste ces dernières années soulève des interrogations sur la vulnérabilité des ressources naturelles, en particulier les ressources hydrologiques des zones cotonnières du Bénin. Cette étude vise à analyser les pratiques de gestion des pesticides chimiques agricoles à l’échelle « paysan » afin de comparer ces pratiques aux normes recommandées. Les données analysées ont été collectées dans la commune de Gogounou auprès de cent cinquante (150) producteurs tous répartis dans six (6) villages. Il ressort de nos investigations que les matières actives des pesticides les plus utilisées dans le bassin cotonnier du Bénin sont le glyphosate, l’atrazine, le flubendiamide, le spirotétramate et les pyréthrinoïdes (Emamectine, Cyfluthrine, Cyperméthrine, Betacyfluthrine). Une faible proportion des insecticides est commercialisée par le circuit informel (09 %) contrairement aux insecticides dont la majorité (60 %) provient de ce circuit. De même, les pesticides non autorisés proviennent en majorité du circuit informel (93,9 % des herbicides et 21,5 % des insecticides). La majorité des producteurs (90,3 %) utilise en moyenne 3,4 flacons de Tihan par hectare (soit 0,34 litre par hectare) de plus que la moyenne recommandée. De plus, les doses de pesticides utilisées par hectare augmentent au fur et à mesure que les champs sont proches des points d’eau. La gestion et l’utilisation très peu rigoureuses des pesticides constatés dans cette zone pourraient constituer une menace pour le maintien de la biodiversité et de la productivité des écosystèmes naturels, de la qualité sanitaire des produits halieutiques et de la santé des producteurs et des consommateurs. Face à ce constat, le défit de la recherche serait la détermination du niveau actuel de contamination des eaux du bassin et celui de l’État serait l’initiation de programmes de sensibilisation des producteurs par rapport à une gestion plus rigoureuse des pesticides.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».