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Enregistrement W3025713497 · doi:10.5539/jas.v12n6p136

Typology and Prospects for the Improvement of Market Gardening Systems in South-Kivu, Eastern DR Congo

2020· article· en· W3025713497 sur OpenAlexvenueno aff
Serge Shakanye Ndjadi, Roger K. Vumilia, Léonard Ahoton, Aliou Saïdou, Bello D. Orou, Yannick Mugumaarhahama, Léon Muzee Kazamwali, Gustave Nachigera Mushagalusa

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntercroppingAgricultureTypologyCroppingProduction (economics)BusinessCash cropAgricultural economicsAgricultural scienceUrban agricultureCropping systemSoil fertilityGeographyAgroforestryEconomicsAgronomyEnvironmental scienceEcologyBiologySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vegetables play a very important role in rural and urban communities as both food and a business opportunity. They are fast-growing species, with high nutritional values and able to generate income in a relatively short period compared to other crops. A characterization of market gardening systems was carried out with 368 producers from major market gardening sites in South-Kivu, in Easten of the RD Congo.The aim pursued was to assess existing systems and perspectives to enable steady transition to integrated, sustainable and resilient crop systems. The results showed that very few producers in the region practice plant integration. The typology carried out made it possible to identify three classes of market gardening farms based on adopted agronomic practices, production factors and possible outcomes derived from different systems. Most of the surveyed farms practice crop rotation and are market-oriented. However, they majorly differ in terms of farm size, practices of intercropping, permanent agriculture, mulching, production constraints and producer’s perception on the level of production. For instance, producers who are much more into intercropping also cultivate small areas (less than 0.25 ha). Results also showed that variables such as type of labour, cropping system, type of fertilizer used, mulching practice, adoption of permanent agriculture, producer’s perception of the level of soil fertility, and the water source used affect producer’s appreciation of the level of production obtained (p < 0.05). These variables can be mobilized for improvement of the market gardening system towards more sustainable, diversified and resilient systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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