Yam Production-Related Agro-climatological Risks and Yam Yield Modeling in Côte d’Ivoire: A Review
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a review of the agro-climatological-related risk of yam production and models developed for yam yield prediction in Côte d’Ivoire. Four official national platforms (Ministry of Agriculture and Rural Development (MINADER), National Center for Agricultural Research (CNRA), National Agency for Rural Development Support (ANADER), Airport, Aeronautical and Meteorological Exploitation and Development Company (SODEXAM)) and six scientific search engines were investigated in this study including Theses.fr, African Journal Online, Science Direct, Google Scholar, WorldCat and Semantic Scholar. Using the boolean parameters “AND”, “OR” and “()” to facilitate and direct our search, we were able to define four key phrases comprising the topic words that were used in the search. Exclusion and inclusion criteria for the selection of documents were also defined in advance, as well as the criteria for reviewing and extracting information from selected documents. The results showed that no work in the field of agro-climatological risks related to yam production and yam yield modeling in Côte d’Ivoire was available on these online research platforms at the time of this literature review. However, other studies similar to the scope of this review on yam exist in several West African countries, particularly Ghana, Benin and Nigeria, and also in the Caribbean. These studies use simulation models such as the Approach for Land Use Sustainability (SALUS) model, the Environmental Policy Integrated Climate (EPIC) model and the Cropping Systems Simulation (CROPSYST) model for growth, yield modeling and the influence of climatic parameters on yam. In addition to these models, artificial intelligence through machine learning models was also seen in this review as an excellent tool for yield prediction for several crops including yams.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».