Impact de la modernisation de la caféiculture sur la richesse végétale des caféières au Mexique
Bibliographic record
Abstract
Les plantations de café mexicaines révèlent une grande variabilité de structure et de composition, allant d’un modèle de production complexe, traditionnel, à un modèle moderne et simplifié. Afin de comprendre l’impact des politiques d’intensification de la caféiculture sur cette variabilité, et en particulier sur la richesse en espèces végétales des plantations, une étude a été effectuée à San Miguel Tzinacapan, un village nahua de la Sierra Norte de Puebla. L’objectif était d’identifier, parmi une série de facteurs environnementaux et socio-économiques, ceux qui influencent le plus la richesse végétale de plantations familiales de moins de 1,5 ha. Un échantillonnage standardisé, une collecte de données environnementales et une enquête socioéconomique ont été réalisés. Les résultats semblent confirmer l’impact négatif de la modernisation des caféières sur la biodiversité végétale. Les facteurs les plus fortement liés à la richesse en plantes d’une hauteur de plus de 5 m sont, de façon positive, le degré de fermeture de la canopée et, de façon négative, la densité des plants de café. Pour les plantes d’une hauteur de 1,5 à 5 m, les principaux facteurs liés à leur richesse sont, de façon positive, le pourcentage de plants de café appartenant à la variété criollo, utilisée depuis les débuts de la caféiculture au Mexique, et, de façon négative, l’intensité de la force de travail salariée employée pour désherber les plantations. La biodiversité des caféières paraît, donc, menacée par les pratiques liées à l’intensification de la production.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".