L’agriculture ouagalaise (Burkina Faso) comme modèle de contribution au métabolisme urbain : avantages et limites
Bibliographic record
Abstract
À l’image de nombreuses grandes villes africaines, Ouagadougou connaît une progression de ses surfaces agricoles. Mais celles-ci sont fortement dépendantes des ressources en eau et en sol. Comment dès lors l’agriculture s’insère et se maintient-elle en ville ? Quel rôle joue-t-elle ? Dans le cadre d’un programme de recherche, nous nous sommes intéressés aux relations qu’entretiennent l’agriculture et la ville de Ouagadougou, en interrogeant le rôle de la première dans l’assainissement de la seconde. Nous avons réalisé des observations et des relevés de terrain sur deux sites de maraîchage, forme d’agriculture urbaine la plus répandue. Nous les avons associés à des entretiens menés auprès de responsables publics et de Ouagalais rencontrés sur les sites. Les premiers résultats montrent que l’agriculture est une activité essentielle pour la ville. Au cœur d’un secteur économique et social important, elle joue aussi un rôle majeur en matière d’assainissement, par la réutilisation des eaux usées et des déchets. Elle participe ainsi fortement au métabolisme urbain et se révèle précurseur en la matière à l’heure où, dans les pays du Nord, on réfléchit à des solutions pour privilégier un fonctionnement en boucle fermée de la ville. À Ouagadougou, ceci ne procède toutefois pas d’une volonté organisée : l’agriculture urbaine est condamnée par les autorités. Celles-ci évoquent les points négatifs, dénonçant les pollutions environnementales engendrées et les problèmes de santé publique, liés à la réutilisation des déchets et des eaux usées. Ces problèmes, bien réels, limitent la portée de ce modèle comme apport de l’agriculture au métabolisme urbain.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| 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 | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".