Transhumance et gestion des ressources naturelles au Sahel : contraintes et perspectives face aux mutations des systèmes de productions pastorales
Bibliographic record
Abstract
En région sahélienne du Burkina Faso, l’élevage est de type extensif basé essentiellement sur l’exploitation des ressources naturelles. Les pratiques traditionnelles actuelles ne permettent plus de répondre efficacement aux problèmes d’alimentation et d’abreuvement des animaux. L’amplitude des mouvements des pasteurs, la transhumance, est devenue plus importante et les séjours dans les zones d’accueil deviennent de plus en plus longs. Ce travail fait une situation de référence de la pratique de la transhumance et des perspectives face aux grandes mutations des systèmes de production pastoraux en cours. Le travail a consisté à effectuer des travaux d’enquêtes à passage unique chez 111 transhumants de la région du Sahel. Ces enquêtes ont été couplées avec des interviews semi-structurées auprès de 16 personnes ressources des services techniques, ONG/Associations travaillant avec des transhumants. Les investigations ont montré que la transhumance est due en majeurs partis aux déficits en ressources fourragères et hydriques (88 %). Le calendrier, l’itinéraire suivi et les temps de séjour dépendent de la disponibilité des ressources pastorales des zones d’attache, de transit et d’accueil. Ainsi, une partie des transhumants du Sahel se déplace vers les parcours de la zone du Béli et la République du Mali tandis qu’une autre va vers le Gourma, le Bénin et le Togo. Les difficultés liées à cette mobilité sont l’accès à l’eau (19,4 %), les agressions et vols d’animaux (19,7 %), les dégâts des champs (41 %) et les taxes (21 %). L’analyse des contraintes permet de formuler des propositions relatives à : i) l’aménagement de l’espace pastoral, ii) les mécanismes de sécurisation des aménagements, iii) l’amélioration de l’environnement de la transhumance, iv) la formation des acteurs de la transhumance.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".