Grille d'analyse de la maturation de projets collectifs de conversion à l'irrigation localisée : application dans des oasis du Maroc
Bibliographic record
Abstract
Dans les périmètres irrigués au Maroc, les exploitations agricoles de petite taille rencontrent des difficultés pour convertir individuellement leur équipement d'irrigation gravitaire en irrigation localisée, d'où l'intérêt pour une conversion collective. Les acteurs qui accompagnent cette conversion collective mettent souvent en avant les aspects techniques, au détriment d'un appui à la maturation de ces projets au niveau des groupes d'agriculteurs. L'article présente une grille pour l'analyse et le suivi de la maturation de projets collectifs de conversion à l'irrigation localisée. La grille a été testée dans le cas de projets de conversion collective situés dans les oasis au Maroc. La grille s'est révélée utile pour structurer un diagnostic initial, à partir duquel ont été organisés des ateliers et une visite de systèmes irrigués en irrigation localisée et pour évaluer les apprentissages des agriculteurs suite à ces activités. Cette grille pourrait aussi être utilisée dans le cas d'autres projets engageant un collectif d'acteurs.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".