Évaluation du niveau d’agroécologisation et analyse technico-économique d’agro(éco)systèmes en sous-bois de Guadeloupe
Notice bibliographique
Résumé
The agroecological transition of agricultural farms is an effective solution to combat current climate change and ecosystem degradation. Agroforestry stands out as an agroecological model that helps preserve biodiversity and improve soil health, among other benefits. In Guadeloupe, private forests represent nearly a quarter of the total area, and agroforestry offers a significant opportunity to enhance these lands while avoiding deforestation. The TI RACOON project aims to study Guadeloupe’s understorey agricultural systems, their history and present state, to highlight sustainable farming models that can be implemented in forests. This thesis presents the results of an agroecological assessment and a techno-economic analysis, inspired by the FAO's TAPE tool. Semi-structured interviews, conducted in one or two sessions, were carried out with 23 farms located in Basse-Terre, Grande-Terre, and Les Saintes. The agroecological performances of understorey systems are comparable to those of systems involving open-field vegetable farming and livestock. The scores are strong for indicators such as diversity, synergy, and resilience. With an annual workload close to 300 days, agricultural income can reach €29,000 per active person. The most common crops are heritage crops, notably vanilla. These products are often processed to generate significant added value (e.g., a sixteen-fold income increase through vanilla processing). Of the sample, 61% of farmers engage in multiple activities, whether related to agriculture or not, positioning understorey farming as a complementary income source. Future projects could explore a wider range of farming systems to expand potential opportunities.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».