Current Agricultural and Environmental Policies in Benin Republic
Notice bibliographique
Résumé
The need to feed the population growth conducts to the development of material intensive production systems in many countries. However the absence of adequate policies has adverse consequences on the environment and the performance of the agricultural and rural sectors. Benin Republic, through its Strategic Plan for Agricultural Sector Development (PSDSA) focuses on improving food and nutrition security, improving farm level income and building resilience to climate change within the Government Action Plan (PAG Bénin Révélé) 2016-2021. The aim of this study is to analyze the current agricultural policies and his link with the current environmental policies in Benin Republic. The data from Ministries and Structures in charge of Agriculture, Environment, Health and Human being were used. Reports from some international organizations such as FAO, PNUD and FIDA were also used. It is observed and planed an increase in cultivation area, all crops yields and crops production from 2016 to 2021. That will involve the more use of agricultural machinery, fertilizers and pesticides. Added to the current environment challenges, it appears the risk of soil degradation, deforestation, water and air pollution, then global impact on the environment when this plan will be implemented. It is right that some Environment Impact Assessment (EIA) are purposed for many of the actions. However, these EIA are sometime neglected and sacrificed for the profitability of agricultural production. To achieve this agricultural goal without affect the environment, the respect of the adequate law and EIA for each single activity becomes necessary.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».