Chapitre 16 - Des outils de simulation pour comprendre, évaluer et renforcer l’innovation dans les exploitations agricoles
Bibliographic record
Abstract
Résumé. L’évaluation de systèmes de production agricole à l’aide d’outils informatisés permet d’analyser, de concevoir et d’accompagner l’innovation à l’échelle des exploitations agricoles. Nous présentons deux expériences d’utilisation d’outils informatiques en Afrique : Olympe, à Madagascar, et Cikeda, au Burkina Faso. Olympe a permis de relativiser l’impact ex post de l’adoption d’une innovation comme l’agriculture de conservation, sur les revenus de l’exploitation agricole. Il a également permis d’évaluer ex ante son intérêt à moyen et long termes sur la stabilité des revenus. Cikeda a permis d’analyser ex post les performances des exploitations existantes et ex ante de nouvelles modalités d’intégration de l’agriculture et de l’élevage dans une démarche d’accompagnement de ces innovations auprès de paysans. Destinés à répondre à une question spécifique, ces outils sont amenés à disparaître mais peuvent présenter un intérêt pour des organisations de conseil, qu’il conviendrait d’impliquer davantage dans les travaux.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.008 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".