Effet de l’engrais « CETEP » sur le rendement des cultures de haricot nain dans le Sud-Kivu
Bibliographic record
Abstract
Cet article décrit les résultats d’une étude comparative des rendements agricoles obtenus sur le haricot (variété M’Sole) cultivé sur terrains amendés avec l’engrais local « CETEP » et ceux non amendés par ce dernier en combinaison ou non avec l’engrais conventionnel « le NPK ». L’engrais CETEP est une émanation des innovations paysannes de Kamisimbi. Les résultats obtenus à partir des essais sur des parcelles amendées et non amendés par les deux types d’engrais démontrent un impact positif du CETEP sur la fertilité du sol qui se traduit par des rendements plus élevés dans les terrains amendés par cet engrais par rapport à ceux des terrains qui n’ont pas été amendés. Cependant, la combinaison NPK+matière organique+ « CETEP » s’est révélée être la plus efficace de toutes en terme des rendements quantitatifs et a produit un certain gain économique même s’il est le plus faible de tous. Les performances agronomiques et très probablement environnementales de cette association NPK-Matière organique-« CETEP » devraient être vulgarisées pour que les paysans l’appliquent plutôt que d’utiliser chacun de ces engrais séparément.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".