La banquette antiérosive fruitière dans le moyen atlas marocain : le projet Khénifra
Bibliographic record
Abstract
Les banquettes fruitières sont des fossés d’environ 50 cm de largeur et de profondeur, en courbe de niveau, au fond desquels sont plantés des arbres fruitiers. Cette méthode a été diffusée par le projet de développement participatif du Moyen Atlas Central, qui en a fait installer 97 km sur 212 ha, entre 2005 et 2007.En 2007, des enquêtes ont été réalisées auprès de 16 paysans de cette région pour déterminer leur perception de la technique et les améliorations ou alternatives qu’ils proposaient. Les enquêtes ont été croisées avec autant de visites de terrain et avec des entretiens avec des personnes ressource.Tous les paysans portent un grand intérêt à l’arboriculture qui leur donne des meilleurs revenus que l’élevage et la céréaliculture. C’est pourquoi ils acceptent le creusement des banquettes par le projet, qui subventionne l’achat et la mise en place des plants. Très peu sont convaincus par l’efficacité antiérosive des banquettes qui sont sensibles, en cas de fortes précipitations et de piétinement du bétail, en particulier sur fortes pentes. Lorsqu’ils réalisent eux-mêmes les travaux, certains arboriculteurs préfèrent entourer les arbres par un fossé peu profond en demi-lune, dont le bourrelet aval est renforcé par un mur en pierres sèches. Ces terrasses individuelles pour chaque arbre peuvent être disposées le long de fossés d’irrigation en légère pente. En cas de fortes pluies, l’eau en excès peut s’écouler entre les terrasses, sans les détruire. Le « paquet technologique banquette + arboriculture » a été bien accepté en raison de sa quasi-gratuité, malgré les dangers de la technique antiérosive. Les auteurs pensent qu’il aurait été plus efficace de dissocier les messages portant sur l’érosion et sur l’arboriculture, et de travailler sur une plus longue durée, en tenant compte des savoirs traditionnels et en assurant l’accompagnement et la formation des agriculteurs.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".