Les agro-industries de l’interface métropolitaine Dakar-Thiès-Mbour : enjeux fonciers et développement territorial
Notice bibliographique
Résumé
Les espaces périurbains des grandes villes africaines font face aux mutations des systèmes agraires. Ils sont intégrés à l’économie de marché grâce à une production orientée vers la demande urbaine. La périphérie rurale de la métropole dakaroise est au coeur des dynamiques d’investissement par les agro-industries. L’article analyse les logiques d’implantation des entreprises agro-industrielles, les stratégies spatiales développées ainsi que leurs effets sur les communautés et l’environnement. L’analyse postule l’hypothèse de l’émergence d’un système de production agro-industriel porté par des acteurs de divers profils. Ces derniers s’inscrivent dans une logique capitaliste d’exploitation agricole, bouleversant l’organisation socioéconomique des populations locales ainsi que leurs rapports à l’espace. L’analyse s’appuie sur des données qualitatives recueillies en 2015 et 2017 auprès des entreprises agro-industriels et des populations de la zone. Les agro-industries, de profils variés, développent des stratégies territoriales inscrites dans une dynamique de production mondiale plus ou moins intégrée à la demande locale métropolitaine.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».