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Record W2964382497 · doi:10.4000/vertigo.24384

Variabilité de certains paramètres climatiques et impacts sur la durée des périodes humides de développement végétal dans une station au centre et une autre au nord du Burkina Faso

2019· article· fr· W2964382497 on OpenAlexvenueno aff
Dasmané Bambara, Jacques Sawadogo, Oumar Kaboré, Ablassé Bilgo

Bibliographic record

VenueVertigO · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAfrican Botany and Ecology Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesForestryGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce travail se base sur les données météorologiques de Ouagadougou et de Ouahigouya pour examiner les changements qui ont affecté la pluviométrie, l’humidité relative de l’air (HR) l’évapotranspiration potentielle (ETP) et l’impact de ces changements sur la durée des périodes favorables au développement des cultures pluviales de 1956 à 2015. Le test de Pettitt et la procédure de segmentation de Hubert ont permis de mettre en évidence plusieurs ruptures d’homogénéité localisées en : (i) 1981 (Ouagadougou), 1973 et 1995 (Ouahigouya) pour la pluviométrie, (ii) 1984 (Ouagadougou) pour l’HR, (iii) 1985 et 1994 (Ouagadougou), 1978 et 1992 (Ouahigouya) pour l’ETP. Cette dynamique climatique est accompagnée d’un raccourcissement de la durée de la saison humide de -25 % à Ouagadougou et de -3 % à Ouahigouya. Ce raccourcissement est lié essentiellement à la diminution de la durée des périodes humides qui ont baissé de -37 % à Ouagadougou et de -12 % à Ouahigouya. De même, la durée de la période de végétation active a diminué, passant de 102 jours avant rupture à 48 jours après rupture (baisse de -59 %) à Ouagadougou et de 67 jours avant rupture à 21 jours après rupture (baisse de -38 %) à Ouahigouya. Le diagnostic de la variabilité climatique et de son incidence sur l’étendue des périodes humides de développement des cultures pluviales à travers tout le pays permettra de mieux caractériser la dynamique agro-climatique aux fins d’orienter l’élaboration de stratégies appropriées d’adaptation.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.186
Threshold uncertainty score0.962

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.017
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.249 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations5
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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