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Record W1954526008 · doi:10.4000/vertigo.16142

Impact de l’évolution des conditions agroclimatologiques sur les systèmes de culture à base de banane plantain : le cas de l’Est ivoirien

2015· article· fr· W1954526008 on OpenAlexvenueno aff
Dabissi Noufé, Bruno Lidon, Gil Mahé, Éric Servat, Jean-Louis Chaléard

Bibliographic record

VenueVertigO · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicBanana Cultivation and Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsForestryGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude propose d’analyser à l’échelle de l’Est ivoirien, une zone d’agriculture pluviale conventionnelle, les effets des modifications des conditions agroclimatologiques sur les systèmes de culture à base de banane plantain. L’impact de la variabilité climatique sur les activités agricoles est ainsi évalué à partir d’une analyse fréquentielle des saisons culturales (SC) ou saisons de pluies potentiellement utiles, et d’un indice de déficit hydrique (IDH) annuel cumulé, déterminés par simulation du bilan hydrique journalier. L’analyse de ces indicateurs agroclimatiques montre une évolution spatio-temporelle contrastée des conditions hydriques de production agricole. En effet, au nord d’une bande centrale peu affectée, on note un accroissement de l’IDH annuel cumulé, alors qu’au sud, l’augmentation de cet indicateur s’associe à une diminution marquée de la durée de la première saison des pluies sur le littoral. Les risques de sécheresse sont notables pour les cultures annuelles sans toutefois constituer un facteur limitant de premier plan. Mais il n’en est pas de même pour les cultures pérennes et/ou pluriannuelles telles que la banane plantain dont le cycle cultural s’étale sur les deux saisons de pluies de l’année, dans les régions les plus affectées telles que celles du littoral et son arrière-pays.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.106
Threshold uncertainty score0.996

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.057
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.249 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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