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Enregistrement W4384299445 · doi:10.4000/droitcultures.8523

Politiques de sécurisation alimentaire au Burkina Faso et participation des femmes à la production du riz : le cas de la commune rurale de Douna

2023· article· fr· W4384299445 sur OpenAlexaff
Biokassambani Cathérine Pémou, Laurent Tewendé Ouedraogo, Christine Raimond

Notice bibliographique

RevueDroit et Cultures · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Burkina Faso procède à l’aménagement de bas-fonds en milieu rural pour la production du riz. Ces aménagements induisent des changements dans le système de production rizicole. L’objectif de ce travail est de montrer les changements de normes et de faits que la diffusion des semences certifiées dans le cadre du système semencier légal engendre dans les exploitations agricoles. Des travaux d’enquêtes ont été réalisés entre janvier 2018 et juillet 2021 dans la commune de Douna. Les principaux résultats montrent que la politique d’aménagement entraine des changements d’usages des terres et une redistribution foncière des parcelles au détriment des femmes. En effet, ces dynamiques qui modernisent la filière tendent à exclure les femmes. Ce sont les injonctions internationales en faveur de la défense des droits des femmes qui parviennent à les maintenir dans la production du riz sur les espaces aménagés. On assiste ainsi à des remplacements variétaux avec le recul des anciennes variétés et une masculinisation des systèmes semenciers. Au regard de la particularité et la valeur associée au riz rouge africain, appelé pèrè en langue locale, à Douna, la « sentinelle slow food » lui porte un grand intérêt. Au travers de cette étude, nous montrons que le riz, en passant des bas-fonds non aménagés aux espaces aménagés, passe d’une production marginale largement dominée et maitrisée par les femmes à une production majeure dans l’agrosystème à dominance masculine.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,311 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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