MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3096462501 · doi:10.5539/mas.v14n11p9

Participatory Rural Appraisal on Cowpea Production Constraints and Farmers’ Management Practices in Burkina Faso

2020· article· en· W3096462501 sur OpenAlexvenueno aff
Adelaїde P. Ouedraogo, Agyemang Danquah, Jean-Baptiste Tignegre, Benoît Joseph Batieno, Herve Bama, Dieudonne Ilboudo, Jeremy T. Ouedraogo, Jonathan N. Ayertey, Kwadwo Ofori

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural pest management studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésParticipatory rural appraisalStrigaProduction (economics)ScarcityIndigenousAgroforestryIntegrated pest managementCitizen journalismBusinessBiologyAgronomyAgricultureEconomicsPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Success of cowpea cultivation requires a strong understanding of production constraints in order to overcome them. It is thus useful to know whether smallholder cowpea growers use modern or indigenous means to overcome these challenges. We completed a participatory rural appraisal (PRA) study to identify current cowpea production constraints and management practices in Burkina Faso. We interviewed 481 cowpea growers (219 women and 262 men) and used a mixed-method design of collecting both qualitative and quantitative data. The results showed that water scarcity, damage due to insects, plant diseases, striga, lack of training, and marketing challenges are the main constraints to cowpea production. Among insects reducing cowpea yield, growers identified aphids as a major pest. However, growers often did not know the biology and incidence of insects in their fields. This study also identified local resistant cowpea varieties in various locations.

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)0,000
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 enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueModern Applied ScienceMême sujetAgricultural pest management studiesTravaux en français237 207