Logiques paysannes, production agricole et lutte contre les ravageurs des cultures à Salcedo dans les Andes équatoriennes : stratégies individuelles ou collectives ?
Bibliographic record
Abstract
En Équateur, le débat sur l’avenir de l’agriculture familiale demeure important en raison de la vulnérabilité des communautés paysannes, en particulier dans la région andine, et d’une situation alimentaire encore préoccupante en milieu rural. Dans ce contexte, la lutte contre les ravageurs des cultures, identifiée par la FAO comme une priorité pour réduire efficacement l’insécurité alimentaire des agriculteurs dans les Suds, apparaît comme un défi de taille pour les communautés paysannes de la sierra équatorienne. Toutefois, le succès de cette lutte reste pour le moment limité en raison d’une faible coordination des pratiques agricoles entre agriculteurs. En s’appuyant sur un travail de terrain réalisé dans la province du Cotopaxi, cet article propose, en premier lieu, de mener une réflexion sur les déterminants du manque d’action collective contre les ravageurs des cultures. Puis, en second lieu, d’ouvrir une discussion sur le besoin d’une plus grande collaboration entre sciences du vivant et sciences sociales afin d’envisager des stratégies plus efficaces pour renforcer la coordination des agriculteurs dans la lutte contre les ravageurs des cultures, et d’améliorer ainsi leur sécurité alimentaire.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".