L’étalement urbain au péril des activités agro-pastorales à Abidjan.
Bibliographic record
Abstract
L’urbanisation rapide, pose des défis de logement et d’alimentation à la communauté internationale dans son ensemble et particulièrement aux pays en voie de développement. A Abidjan en Côte d’Ivoire, le développement de la commune de Yopougon et la croissance démographique de près de 4 %, entrainent une importante pression sur les terres agricoles urbaines et périurbaines. La présente étude met en évidence l’influence de cet étalement urbain sur les activités agro-pastorales à Yopougon. Une démarche cartographique, suivie d’une démarche socio-anthropologique a été adoptée. Des entretiens avec questionnaires ont été effectués avec 93 agriculteurs. Cette étude montre que les activités agricoles se déroulent sur trois principaux sites : Lokoa, Béago et Azito. Entre 2004 et 2007, les sites agricoles ont connu une réduction d’environ 41 % de leurs superficies du fait de la croissance urbaine. La variation totale de superficie due aux constructions est de 40 % à Azito, 18 % à Lokoa et 8 % à Béago. Des parcs à bétails ont changé de position géographique et se retrouvent en bordure de lagune. L’étude montre également que 94 % des agriculteurs du site vivent principalement de l’agriculture urbaine et que l’insécurité foncière reste leur principale préoccupation. L’étalement spatial de la commune de Yopougon, contribue à une forte réduction des superficies agricoles rendant ainsi vulnérable les familles impliquées dans les activités agricoles comme principales sources de revenus.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".