Facteurs d’adoption de la technologie "Microdose" dans les zones agroécologiques au Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
La disponibilité des ressources en eau et la dégradation des sols deviennent un défi majeur et menacent sérieusement les systèmes de production agricole dans la zone semi-aride du Burkina Faso. Cet article est une étude de cas, qui vise à identifier les facteurs explicatifs de l'adoption de la technologie "Microdose" avec une combinaison des techniques de gestion de l’eau et de fertilité des sols, dans les exploitations agricoles des provinces de Zondoma et de Kouritenga au Burkina Faso. La collecte des données a été effectuée auprès d’un échantillon aléatoire de 360 exploitants agricoles repartis dans les deux provinces. Dans la zone d’étude, les principales cultures vivrières sont le sorgho, le mil le maïs et le niébé qui assurent la base alimentaire des ménages agricoles. L'analyse économétrique avec le modèle logit a permis d'identifier des facteurs déterminant l’adoption du paquet technologique "Microdose". Les résultats ont montré que la formation en microdose (à 1%), le revenu agricole (à 5%), le nombre d’actifs (à 10%) et l’équipement du producteur (à 10%) ont une influence positive sur l'adoption du paquet technologique. La superficie a en revanche, une influence négative sur l'adoption au seuil de 1%. Ces résultats sont susceptibles d’être exploités afin de promouvoir la production agricole dans les zones similaires.Mots clés: Fertilité des sols, microdose, conservation des sols, zone semi-aride, adoption, Burkina Faso.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».