Assessment of the Management and Performance of Farming and Cropping Systems in Senegalese Niayes and Groundnut Basin
Notice bibliographique
Résumé
Senegalese agriculture is characterized by low productivity and raises many societal concerns. These questions relate to meeting the food needs of its growing population and to the development and support of family farms and surroundings for exercising agricultural activity. To carry out effective agricultural and rural activities, it is important to know the specifics of agrarian regions by grasping the structural and functional dynamics of their agriculture. The objective of this study was to establish a framework for assessing its systems, based on overall performing. The methodology was based on multivariate and sustainability analyzes on a sample of 180 millet-based farmhouses in six collectives of Niayes and Groundnut basin. The results showed six clusters of farming types and five millet-cropping systems. By a significant association with the surroundings, biophysical and social settings of the ecosystem and technical-economic conditions of the farmhouses discriminated against 30.6% of practical decisions on millet cultivation routes. Agri-technical performances in terms of impacts, resilience, or self-regulation have shown that the progress made in terms of social well-being (workloads) and externalities on society (yields), of appropriate management agri-resources (regeneration of soil fertility), and their profitability (diversification and agricultural incomes) remains questionable.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».