Perception et observation : les principaux risques agro-climatique de l’agriculture pluviale dans l’ouest du Niger
Notice bibliographique
Résumé
La variabilité et le changement climatiques constituent un défi pour l’agriculture pluviale au Sahel. L’objectif de cette étude était d’identifier et de hiérarchiser les risques agroclimatiques, leurs impacts et les stratégies d’adaptation, à travers la perception communautaire et l’analyse des données observées. Une enquête a été conduite au Niger auprès de 361 chefs de ménage de 12 villages des zones sahéliennes et sahélo-soudaniennes. Les données de précipitations et de vents de 2 stations météorologiques ont été analysées. Les résultats montrent que les communautés sont conscientes de l’existence des risques agroclimatiques, à savoir la fin précoce des pluies, les vents de sable en début de saison et les séquences sèches qui sont les événements météorologiques les plus fréquents et les plus sévères. Les perceptions sur les vents et les séquences sèches s’accordent avec les résultats de l’analyse des données observées, alors qu’en ce qui concerne la fin précoce des pluies, l’analyse des données observées révèle un retour à une meilleure situation, qui demeure cependant non perceptible par les communautés, du fait de la forte variabilité intra et interannuelle. Les impacts immédiats sont les pertes de semis et de récoltes et le développement des ravageurs de cultures. Ces impacts entrainent à leur tour l’affaiblissement des animaux et l’insécurité alimentaire. Bien qu’elles développent des stratégies d’adaptation, telles que les variétés améliorées et les techniques de conservation des eaux et de défense et de restauration des sols, les communautés semblent être désarmées par le phénomène. Dans l’immédiat, la proposition de stratégies d’adaptation face aux risques identifiés par les communautés aiderait à faire face aux effets des variabilités et changements climatiques sur l’agriculture pluviale au 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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».