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Enregistrement W7119868640 · doi:10.60659/geotrope.2.2025.5

Le port de Yoro porte de ravitaillement des marches de Brazzaville en poissons frais d’eau douce (république du Congo)

2025· article· W7119868640 sur OpenAlexaboutno aff
Chelmyh Duplosin LINGUIONO

Notice bibliographique

RevueGEOTROPE · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCruise Tourism Development and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPort (circuit theory)HerringCoastal zoneIle de franceNova scotia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude se propose d’analyser le rôle que joue le port de Yoro dans l’approvisionnement des marchés de Brazzaville en poissons frais d’eau douce. En effet, le port de Yoro est le point de rupture de charge des produits vivriers en provenance de la partie nord du pays sur le fleuve Congo. La démarche méthodologique adoptée pour réaliser cette étude s’appuie sur la recherche documentaire, les enquêtes de terrain et le traitement des données. Elle a été réalisée en mai 2025 au port de Yoro sur la base d’un échantillon de 106 acteurs choisi de façon aléatoire, dont 54 détaillants, 35 grossistes et 17 transporteurs. Les résultats de cette étude montrent que les marchés de Brazzaville à partir du port de Yoro sont approvisionnés par des commerçants jeunes dont la tranche d’âge la plus représentative varie entre 30-35 ans (35 %) ; plus de la moitié de ces acteurs vivent en union libre (55 %) en raison de leur maigre revenu. Les poissons frais d’eau douce, vendus au port de Yoro, proviennent de plusieurs bassins de production. Plusieurs circuits de vente sont utilisés par les acteurs pour écouler leurs produits sur les marchés de Brazzaville. Les commerçants qui animent ce commerce font face à plusieurs difficultés (sur les bassins de production, lors d’acheminement, au port de Yoro et sur les Marchés de Brazzaville. Mots clés : Brazzaville, Port de Yoro, Marchés, Ravitaillement, Circuits commerciaux, Poissons d’eau douce.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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