Perception et stratégies d’adaptation aux incertitudes climatiques par les exploitants agricoles des zones marécageuses au Sud-Kivu
Notice bibliographique
Résumé
La vulnérabilité de l’agriculture familiale au changement climatique ressort de sa dépendance directe des facteurs climatiques (précipitations, températures, rayonnement solaire). En RD Congo où 3/4 de la population vit de ce type d’agriculture, les effets combinés du changement climatique et de COVID-19 sont venus s’ajouter aux problèmes structurels existants (exemple : insécurité persistante, routes de desserte agricole impraticables) pour aggraver les menaces sur les moyens d’existence des ménages ruraux et périurbains. Les entretiens directs avec 148 agriculteurs des zones marécageuses du Sud-Kivu ont permis de comprendre que la perturbation des paramètres climatiques bouleverse les connaissances endogènes des agriculteurs du climat. Ces derniers observent des pluies abondantes de courte durée (76 %), des températures à tendance montante et une saison sèche relativement longue. Les résultats obtenus par la régression logistique indiquent que l’apparition de nouveaux bioagresseurs et l’irrégularité des pluies renforcent significativement la conviction des agriculteurs du changement climatique dans leur milieu. Ce changement s’accompagne d’effets négatifs (la perte de la fertilité des sols, la chute des rendements, la perte des récoltes et les inondations) qui suscitent d’importantes préoccupations des agriculteurs. Leurs stratégies d’adaptation comprennent le curage des cours d’eau, le paillage et l’usage des matières organiques, la diversification des cultures et l’usage des pesticides devenu l’option privilégiée pour contrôler les ravageurs. Les résultats de ce travail peuvent orienter les pouvoirs publics ainsi que les acteurs du développement agricole à définir un programme de renforcement des capacités d’adaptation au changement climatique en formulant de nouvelles stratégies basées sur les savoirs endogènes existants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».