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Record W2964452298 · doi:10.4000/vertigo.24496

Etude comparative de performance d’utilisation des foyers améliorés et leurs effets sur les niveaux de vie des ménages de Bukavu

2019· article· fr· W2964452298 on OpenAlexvenueno aff
Angélique Neema Ciza, Stany Vwima Ngezirabona, Mardochée Ngandu, Clérisse Casinga Mubasi

Bibliographic record

VenueVertigO · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnergy and Environment Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le bouleversement économique qu'a connu l'Afrique depuis un siècle, a eu pour effets la destruction de vastes étendues forestières, la dégradation de la faune et l'appauvrissement des écosystèmes. L’objectif de cette étude est de promouvoir la réduction de la consommation du bois énergie au sein des ménages de la ville de Bukavu à travers la comparaison des performances de différents types de foyer pour ainsi diminuer les dépenses énergétiques budgétaires et le temps lié à la cuisson des aliments afin d’améliorer la sécurité alimentaire des ménages, socle de leur bien-être. L’enquête s’est déroulée du 3 juin 2014 au 3 août 2014. Nous avons tiré un échantillon occasionnel de 600 ménages répartis équitablement entre les 3 communes de la ville de Bukavu, soit 200 ménages par commune. De plus nous avons utilisé les techniques : documentaire, du questionnaire et d’interview directe. Nos résultats révèlent que les dépenses de la consommation alimentaire moyennes des ménages s’élèvent à 132,82 $ au cours de l’année 2014 ; les foyers améliorés sont les plus utilisés comparativement aux autres fours à raison de 94,6 % des ménages et le charbon de bois constitue le combustible le plus utilisé par les ménages (65 %). L’usage du foyer amélioré améliore de 6,61 % (8,78 $) le niveau de vie (par rapport à la dépense alimentaire) des ménages de la ville de Bukavu.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation 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 score0.027
Threshold uncertainty score0.053

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.051
GPT teacher head0.263
Teacher spread0.212 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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

Citations0
Published2019
Admission routes1
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