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Enregistrement W2188053189 · doi:10.4000/vertigo.16534

Les pratiques paysannes de gestion des pesticides sur le maïs et le coton dans le bassin cotonnier du Bénin

2015· article· fr· W2188053189 sur OpenAlexvenueno aff
Soulé Akinhola Adéchian, Mohamed Nasser Baco, Ibrahim Imorou Toko, Janvier Egah, Kévin Affoukou

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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