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Record W2910398701 · doi:10.4314/ijbcs.v12i5.6

Facteurs d’adoption de la technologie "Microdose" dans les zones agroécologiques au Burkina Faso

2019· article· fr· W2910398701 on OpenAlexfundno aff
Hamadé Sigue, Innocent Adédédji Labiyi, Jacob Afouda Yabi, Gauthier Biaou

Bibliographic record

VenueInternational Journal of Biological and Chemical Sciences · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
FundersInternational Development Research Centre
KeywordsForestryGeographyHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La disponibilité des ressources en eau et la dégradation des sols deviennent un défi majeur et menacent sérieusement les systèmes de production agricole dans la zone semi-aride du Burkina Faso. Cet article est une étude de cas, qui vise à identifier les facteurs explicatifs de l'adoption de la technologie "Microdose" avec une combinaison des techniques de gestion de l’eau et de fertilité des sols, dans les exploitations agricoles des provinces de Zondoma et de Kouritenga au Burkina Faso. La collecte des données a été effectuée auprès d’un échantillon aléatoire de 360 exploitants agricoles repartis dans les deux provinces. Dans la zone d’étude, les principales cultures vivrières sont le sorgho, le mil le maïs et le niébé qui assurent la base alimentaire des ménages agricoles. L'analyse économétrique avec le modèle logit a permis d'identifier des facteurs déterminant l’adoption du paquet technologique "Microdose". Les résultats ont montré que la formation en microdose (à 1%), le revenu agricole (à 5%), le nombre d’actifs (à 10%) et l’équipement du producteur (à 10%) ont une influence positive sur l'adoption du paquet technologique. La superficie a en revanche, une influence négative sur l'adoption au seuil de 1%. Ces résultats sont susceptibles d’être exploités afin de promouvoir la production agricole dans les zones similaires.Mots clés: Fertilité des sols, microdose, conservation des sols, zone semi-aride, adoption, Burkina Faso.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.491
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.258 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations11
Published2019
Admission routes1
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