Enjeux sanitaires, socio-économiques et environnementaux liés à la réutilisation des eaux usées dans le maraîchage urbain : cas du bassin versant de l’Abiergué (Yaoundé-Cameroun)
Bibliographic record
Abstract
Le bassin versant de l’Abiergué, localisé dans le périmètre urbain de Yaoundé entre 11°05’ et 11°25’ de longitude Est et entre 3°51’ et 3°54’ de latitude Nord connaît une importante activité maraîchère dans les bas fonds de Nkolbikok à Nkolbisson. Une étude démarrée en 2005 dans cette zone, a pour objectif principal de contribuer à la valorisation de cette activité tout en œuvrant à la réduction des risques induits (sanitaires et environnementaux). De nombreuses activités ont été développées suivant une démarche transdisciplinaire. Les conditions socio-économiques des acteurs impliqués dans cette filière ont été décrites. Les contraintes et les atouts liés au développement du maraîchage ont été relevés. Les eaux usées proviennent d’origines diverses (ménages, marché, centres de santé, …) et présentent des teneurs non négligeables en DBO5 (10 à 360 mg d’O2/l), DCO (15 à 601 mg d’O2/l), Coliformes fécaux (5025 UFC/100ml à 3 x 106 UFC/100ml), Streptocoques fécaux (1960 UFC/100ml à 138 000 UFC/100ml). Des taux variables de kystes de protozoaires (Entamoeba hystolitica et Giardia sp) et des œufs d’helminthes ont été décelés dans ces eaux. La réutilisation des eaux usées a pour corollaire la recrudescence de maladies hydriques telles que l’amibiase intestinale qui affecte aussi bien les acteurs engagés dans cette filière que la population en général indépendamment du sexe, de l’âge ou du statut social. De nombreuses pratiques et de nombreux comportements à risque concourent à la propagation de ces maladies hydriques.Malgré les risques de maladies hydriques, cette activité contribue considérablement à la sécurité alimentaire, au renforcement du potentiel économique, à l’aménagement de l’espace urbain, bref à l’amélioration des conditions et du cadre de vie des catégories d’acteurs engagés dans cette activité en particulier et des populations en général. Des actions économiquement viables, socialement acceptables et écologiquement durables sont à mettre en œuvre par l’Etat et les ONG afin de réduire les aspects négatifs et de consolider les aspects positifs de cette activité multifonctionnelle.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".