Changements techniques et dynamique d’innovation agricole en Afrique Sahelienne: le cas du Zaï mécanisé au Burkina Faso et de l’introduction d’une cactée en Ethiopie
Bibliographic record
Abstract
En Afrique, 45% du territoire est situé dans des régions où l’agriculture pluviale est fragilisée par les sécheresses récurrentes. Au Burkina Faso, la dégradation des sols peut être limitée grâce à la technique du Zaï, technique manuelle traditionnelle très exigeante en main d’œuvre (300h/ha). La mécanisation de l'opération permet de passer à 40h/ha. L’amélioration de la technique touche aujourd’hui plusieurs centaines de fermes et d’artisans dans une vingtaine de villages du nord du Burkina Faso. Une cactée (Opuntia ficus-indica Mill) originaire du Mexique a été introduite accidentellement il y a moins de 20 ans en dans la province aride du Tigray au le nord de l’Ethiopie. Dans un délai très court, des modes de culture, d’utilisation et de transformation des différents produits de Opuntia ont fait l’objet d’améliorations techniques permettant d’améliorer l’alimentation humaine et animale et les revenus en période de soudure (juillet-septembre). Ces progrès ont été, au départ, initiés par la recherche agricole locale mais une rapide montée en puissance a été opérée grâce à une collaboration multi acteurs impliquant notamment les utilisateurs de ces techniques notamment les agriculteurs eux mêmes. Les deux expériences ont été présentées à la conférence AIDA : « Agricultural Innovation in Dryland Africa » (http://inco-aida.cirad.fr ) tenue à Accra (Ghana), 22-24 janvier 2007, qui a permis un premier inventaire d’études de cas d’amélioration agricole en Afrique sahélienne. Le principal enseignement de la conférence, illustré par ces deux études de cas, est que dans les conditions d’une grande variabilité spatiale et temporelle des facteurs environnementaux et humains, l’innovation agricole est un processus dynamique, complexe et interactif, en rupture avec les démarches linéaires de transfert de technologie majoritairement pratiqués depuis 40 ans. Les méthodes et les approches qui permettent d’intégrer cette complexité sont aujourd’hui au centre des débats afin de permettre l’appropriation par les acteurs donc accroitre l’impact des améliorations technologiques et leur pérennisation dans des contextes où les marges de manœuvre économique et climatiques sont très réduites.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".