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Enregistrement W6982923317

L'adaptation des agriculteurs vivriers du Sénégal au changement climatique : cas de la communauté rurale de Sessène

2011· other· fr· W6982923317 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2011
Typeother
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiquePentecostalism and Christianity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlContext (archaeology)Child custodyWestern europe
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Sénégal est situé dans une zone soudano-sahélienne particulièrement exposée aux changements du climat, ce dernier rendant l’agriculture, activité principale du pays, précaire. La modification des conditions climatiques, en particulier depuis la fin des années 1960, a fortement affaibli le secteur agricole, majoritairement vivrier et pluvial. Face à l’importance de l’activité agraire vivrière du pays, il apparaît primordial de savoir comment les agriculteurs vivriers du Sénégal ont modifié ou prévoit modifier leurs pratiques en vue de satisfaire leurs besoins alimentaires dans un contexte de changement et de variabilité du climat. Cette étude a été effectuée au sein de la communauté rurale de Sessène selon une approche qualitative et à l’aide d’entretiens, de l’observation participante et d’analyse phénoménologique. Elle a permis de mettre en avant les caractéristiques générales des familles agraires et des exploitations de cette zone, de montrer comment les agriculteurs ont vécu le changement climatique et comment ils envisagent les prochaines années et enfin de discuter de leur capacité d’adaptation. Face au raccourcissement de la saison des pluies, à la diminution des précipitations, à l’intensification des évènements extrêmes et aux impacts de ces modifications sur l’environnement naturel, les agriculteurs vivriers adoptent des mesures aussi bien techniques que socio-économiques.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,153
Écart entre enseignants0,146 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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