Impacts sur la santé des pratiques des agriculteurs urbains à Dakar (Sénégal)
Notice bibliographique
Résumé
L’agriculture urbaine (AU) occupe une place importante dans l’économie des pays en voie de développement. À Dakar (Sénégal), elle assure 70 % de la demande en légumes ainsi que la création de milliers d’emplois directs et indirects. Malgré ce rôle économique et social très important, l’agriculture urbaine à Dakar est toutefois confrontée à deux problèmes majeurs : l’insécurité foncière et l’accès à l’eau. Pour faire face à ces contraintes, les producteurs ont recours à des pratiques qui ne sont pas sans conséquence sur l’environnement, leur santé et celle des populations. L’objectif de cette étude est d’analyser les impacts sanitaires de ces pratiques agricoles dans un contexte d’urbanisation continue. Au terme de ce travail, cette recherche révèle que les pratiques agricoles observées dans les Niayes (zone agricole) de Dakar ont d’une part d’énormes impacts sur la santé des agriculteurs et des populations environnantes et d’autre part qu’à moyen terme ces impacts seront accentués par la forte urbanisation de la région. En effet, les pratiques agricoles actuelles dans la gestion de l’eau et l’utilisation des pesticides mises en perspective avec les modifications inhérentes à la forte urbanisation risquent de bouleverser les synergies spatiales existantes dans les systèmes de production en milieu urbain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».