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Enregistrement W2964452298 · doi:10.4000/vertigo.24496

Etude comparative de performance d’utilisation des foyers améliorés et leurs effets sur les niveaux de vie des ménages de Bukavu

2019· article· fr· W2964452298 sur OpenAlexvenueno aff
Angélique Neema Ciza, Stany Vwima Ngezirabona, Mardochée Ngandu, Clérisse Casinga Mubasi

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le bouleversement économique qu'a connu l'Afrique depuis un siècle, a eu pour effets la destruction de vastes étendues forestières, la dégradation de la faune et l'appauvrissement des écosystèmes. L’objectif de cette étude est de promouvoir la réduction de la consommation du bois énergie au sein des ménages de la ville de Bukavu à travers la comparaison des performances de différents types de foyer pour ainsi diminuer les dépenses énergétiques budgétaires et le temps lié à la cuisson des aliments afin d’améliorer la sécurité alimentaire des ménages, socle de leur bien-être. L’enquête s’est déroulée du 3 juin 2014 au 3 août 2014. Nous avons tiré un échantillon occasionnel de 600 ménages répartis équitablement entre les 3 communes de la ville de Bukavu, soit 200 ménages par commune. De plus nous avons utilisé les techniques : documentaire, du questionnaire et d’interview directe. Nos résultats révèlent que les dépenses de la consommation alimentaire moyennes des ménages s’élèvent à 132,82 $ au cours de l’année 2014 ; les foyers améliorés sont les plus utilisés comparativement aux autres fours à raison de 94,6 % des ménages et le charbon de bois constitue le combustible le plus utilisé par les ménages (65 %). L’usage du foyer amélioré améliore de 6,61 % (8,78 $) le niveau de vie (par rapport à la dépense alimentaire) des ménages de la ville de Bukavu.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
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