Mitigation effect of dry spells in Sahelian rainfed agriculture: Case study of supplemental irrigation in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to isolate the supplemental irrigation (SI) scenario from permeable rainwater harvesting basins (RWHBs) best suitable to mitigate the long dry spells (DSs) in Burkinabe Sahel (BS). The water flow in the soil was studied on corn crop during 2013 and 2014 depending on the available water in the monitored RWHB. The experimental design was a block Fisher with four treatments (one under rainfed regime and three under supplemental irrigation). Measurements of the soil water content revealed periods of corn water sufficiency in plots under SI. Average corn yields were respectively 4500 and 4600 kg ha-1 for 2013 and 2014 on plots under SI against 3700 and 3800 kg ha-1 for those in rainfed regime. The average contribution of the SI in increasing corn yield was respectively 24 and 26% in 2013 and 2014 for three supplemental irrigations (SIs), against 19 and 17% for two SIs. With these SIs, the water balance in the RWHB gave respectively at the end of 2013 and 2014, an available water of 60 and 81 mm. The suitable strategy of the SI to mitigate DSs effect in BS was applying two SIs with a dose at least 40 mm around the mid-season. Key words: Supplemental irrigation, rainwater harvesting, dry spell mitigation, sustainable development, corn, Sahel.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».