Connaissance endogène de la classification et de la fertilité des sols en zone Sud-Soudanienne du Burkina Faso
Bibliographic record
Abstract
Les connaissances techniques endogènes ont été longuement ignorées ou négligées par les décideurs politiques et la recherche pour le développement. La présente étude s’inscrit dans le cadre de la valorisation de la classification et de la perception endogènes de la fertilité des sols. Elle a été menée en octobre 2012, après les récoltes, dans deux localités (Mahon et Diéri) de la province du Kénédougou, en zone sud-soudanienne du Burkina Faso, à partir d’unités de sols en suivant des toposéquences. Les toposéquences ont été choisies selon la géologie et la géomorphologie. La classification des sols a été effectuée sur le terrain par des entretiens semi-structurés en utilisant la méthode des focus groupes auprès des paysans tagba et sɛmɛ. La méthode visuelle a été utilisée par les paysans pour caractériser la topographie, la couleur, la végétation et la méthode tactile pour déterminer la texture et les éléments grossiers. La description s’est limitée à l’épipédon. Des prélèvements d’échantillons composites de sol ont été effectués dans les 20 premiers centimètres en vue d’apprécier la perception endogène de la fertilité des sols. Les résultats ont montré que les critères de classification sont fondés sur la topographie, les caractères morphologiques des sols et la végétation. La fertilité des sols a été évaluée sur la base de la couleur et de la végétation. En dépit de quelques variations d’importance mineure relative à la qualité de certains types de sol, la perception des propriétés physico-chimiques des sols s’est avérée conforme aux résultats des analyses de laboratoire, témoignant ainsi, d’une bonne connaissance des sols par les paysans tagba et sɛmɛ et de la pertinence de leurs critères de classification.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".