Comment sécuriser l'accès au foncier pour assurer la sécurité alimentaire des populations africaines : éléments de réflexion
Bibliographic record
Abstract
Agricultures familiales et agrobusiness sont deux systèmes agricoles que l'on oppose régulièrement quant à leurs capacités respectives à assurer la sécurité alimentaire des populations africaines. Ils apparaissent difficilement conciliables en particulier quant aux politiques foncières spécifiques qui leur sont associées. De fait, alors que l'ONU a proclamé 2014 « l'Année internationale des agricultures familiales », les paysans restent confrontés à une compétition foncière qui les condamne à survivre sur des surfaces insuffisantes à assurer la viabilité des exploitations; ceci alors que l’agrobusiness semble connaître un essor renforcé et s'approprier des surfaces foncières croissantes. Les effets dénoncés des attributions foncières à grande échelle et l'urgence de garantir l’approvisionnement alimentaire des populations suscitent la promotion de systèmes de production alternatifs (renouveau de l'agriculture contractuelle, développement des circuits courts), mais la sécurisation de l'accès au foncier conditionne pour partie la capacité des agricultures familiales à contribuer à la sécurisation des circuits d'approvisionnement alimentaires. Encore faut-il se questionner quant à la définition même de la sécurité foncière et aux modalités de sa mise en œuvre. Par ailleurs, la sécurisation du foncier est certes nécessaire, mais elle n'est sans doute pas suffisante pour susciter le processus de développement des exploitations familiales attendu.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".