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Enregistrement W2467211610 · doi:10.19182/bft2006.287.a20320

Technique de production maraîchère de feuilles de baobab : potentiel d'adoption

2006· article· fr· W2467211610 sur OpenAlexaff
Valérie Savard, Alain Olivier, Steven Franzel

Notice bibliographique

RevueBOIS & FORETS DES TROPIQUES · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le baobab (Adansonia digitata) revêt une grande importance pour les paysans maliens. Ses feuilles, riches en vitamine A, entrent dans la confection de sauces qui font partie de leur menu quotidien. Afin de réduire la pression que subit cet arbre en raison d’une cueillette intensive, des chercheurs de l’Icraf et de l’IER ont conçu une technique de culture du baobab en planche maraîchère. Bien que cette technique soit relativement récente, une étude de son potentiel d’adoption a été réalisée dans le Cercle de Ségou, au Mali, où elle a déjà fait l’objet d’activités de diffusion. Les résultats indiquent que la technique est à la portée des paysans sur le plan de sa faisabilité, malgré l’existence d’un certain nombre de contraintes. Celles-ci ont trait notamment à la disponibilité de la main-d’œuvre, de la terre et de l’eau, de même qu’au faible taux de germination des semences et à son étalement dans le temps. Par ailleurs, le caractère sacré de l’arbre et les nombreux interdits qui lui sont liés semblent ne pas nuire à l’acceptabilité de la technique. En revanche, le fait que la planche maraîchère de baobab permette à certains hommes d’investir le domaine féminin du maraîchage pourrait être source de conflits. L’incertitude qui subsiste sur sa rentabilité constitue également une importante contrainte à son adoption. Diverses modifications apportées à la technique par les paysans et certaines innovations ouvrent peut-être la voie à d’autres méthodes pour réaliser les objectifs qui lui sont dévolus.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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