Perception of Dew by Cereal Growers in Semi-Arid Climate (Guéné, North Benin)
Notice bibliographique
Résumé
West Africa is one of the regions the more impacted by climate change, concerning in particular droughts and lack of fresh water.In this context was carried out a study of the sociological perception of dew as alternate source of water by cereal's growers in Guéné (semi-arid region, north Benin).Ten data collectors were formed to fill out questionnaires, addressed to 100 cultivators in 2014.Data analysis takes into account respondents' gender, their ages and the type of cereal they cultivate.Close to 80% of the growers experienced dew assistance when sowing cereals.During rain shortage, 44% of the farmers rely on dew occurrence to compensate for lack of rain water.Among farmers, 80% account for dew before and during cereals growth.For 99% of growers, dew plays an important role for cereal growth, as stated in scientific literature.However, 17% point out a possible negative role of dew, favoring dissemination of plant diseases.Farmers (87%) are open to any technology capable of collecting enough dew water for agriculture, but they remain skeptical about such discoveries.Responses only slightly vary when considering the gender and the ages of the farmers but they vary strongly when considering the type of cereal.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».