Chapitre 16 - Des outils de simulation pour comprendre, évaluer et renforcer l’innovation dans les exploitations agricoles
Notice bibliographique
Résumé
Résumé. L’évaluation de systèmes de production agricole à l’aide d’outils informatisés permet d’analyser, de concevoir et d’accompagner l’innovation à l’échelle des exploitations agricoles. Nous présentons deux expériences d’utilisation d’outils informatiques en Afrique : Olympe, à Madagascar, et Cikeda, au Burkina Faso. Olympe a permis de relativiser l’impact ex post de l’adoption d’une innovation comme l’agriculture de conservation, sur les revenus de l’exploitation agricole. Il a également permis d’évaluer ex ante son intérêt à moyen et long termes sur la stabilité des revenus. Cikeda a permis d’analyser ex post les performances des exploitations existantes et ex ante de nouvelles modalités d’intégration de l’agriculture et de l’élevage dans une démarche d’accompagnement de ces innovations auprès de paysans. Destinés à répondre à une question spécifique, ces outils sont amenés à disparaître mais peuvent présenter un intérêt pour des organisations de conseil, qu’il conviendrait d’impliquer davantage dans les travaux.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,008 |
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 ».