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Record W2791141282 · doi:10.4000/vertigo.18923

Milieux propices au Coffea canephora en Martinique

2017· article· fr· W2791141282 on OpenAlexvenueno aff
Jean-Philippe Claude

Bibliographic record

VenueVertigO · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicCocoa and Sweet Potato Agronomy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMartiniqueCoffea canephoraHumanitiesCoffea arabicaForestryPolitical scienceWest indiesGeographyArtHorticultureBiologyEthnologySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pionnière pour la culture du café dans la Caraïbe dès 1720, connue pour son légendaire café Arabica, la Martinique n’a plus aucune filière caféière depuis le XIXe siècle. Afin de relancer la culture, un système d'information géographique (SIG) avait été élaboré pour effectuer un zonage pédoclimatique et retrouver les milieux propices au Coffea arabica. Le zonage a abouti à une impossibilité de production pour le futur d’un café Arabica d’excellence, les précipitations représentant un facteur limitant important. La présence sur l’île d’une autre espèce exogène du genre Coffea très cultivée dans le monde (Coffea canephora Pierre ex Froehner), et l’ère caféière significative qu’aurait connue la Martinique ont justifié l’élaboration d’un nouveau zonage pédoclimatique. Les exigences édapho-climatiques du C. canephora ont alors été définies à l’aide de la littérature scientifique mondiale. Les données numériques (isohyètes, isothermes, géomorphologie) proviennent des mêmes institutions martiniquaises ayant compétences dans la production de données environnementales (IRD, IGN, Météo-France, DEAL Martinique, CTM)1. Ces données ont été traitées avec un logiciel de SIG : QGIS version 2.12.3. Le zonage pédoclimatique du Coffea canephora a révélé plusieurs zones propices pour sa culture contrairement à l’Arabica. A partir des prévisions des services de la Météorologie Nationale pour l’horizon 2071-2100, nous avons effectué un zonage aboutissant à une possibilité restreinte de production de ce café pour les années futures. Ces zonages ont montré les contraintes des conditions environnementales de la Martinique pour la culture caféière.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.493
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.246
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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