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Record W4313185724 · doi:10.25518/2295-8010.2135

Perception et adaptation des éleveurs de bovins aux changements climatiques dans le bassin de l’Ouémé Supérieur au Bénin

2022· article· fr· W4313185724 on OpenAlexaff
Gildas Louis Djohy, Boni Sounon Bouko, Paulin Jésutin Dossou, Yacoubou Boni, Jacob Afouda Yabi

Bibliographic record

VenueTropicultura · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceGeographyForestryHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’élevage bovin constitue une composante majeure de l’économie des sociétés pastorales africaines en général et béninoises en particulier. Cette activité fait face à de nombreuses difficultés ces dernières années, malgré ses multiples fonctions économiques et socioculturelles. La présente étude vise, d’une part, à appréhender la perception des dérèglements climatiques et environnementaux par les éleveurs de bovins et d’autre part, à analyser les stratégies d’adaptation développées par les éleveurs pour faire face aux nouvelles conditions climatiques. 300 éleveurs de bovins ont été enquêtés dans les communes de Tchaourou et de Djougou au Bénin. L’approche méthodologique adoptée comprenait une phase d’enquête exploratoire qui a permis la sélection des arrondissements et des villages d’enquêtes, une phase d’enquête approfondie qui a permis l’administration des questionnaires auprès des éleveurs à travers des entretiens individuels et des discussions de groupe. Les résultats révèlent que le changement climatique est perçu comme un phénomène majeur qui affecte les différentes pratiques d’élevage bovin, très dépendantes de l’environnement. Les éleveurs de bovins enquêtés ont remarqué une hausse des températures (48%), une baisse pluviométrique (46%) et une hausse de la vitesse du vent (6%) dans la zone d’étude. Ces conditions climatiques impactent négativement la disponibilité et la qualité des ressources fourragères et hydriques. De plus, elles influencent les performances des élevages notamment les performances laitières (47%), l’âge de la première mise bas (36%) et la croissance des animaux (17%). Les animaux sont soumis à la recrudescence des maladies dont la pasteurellose (28%), la péripneumonie (26%), la fièvre aphteuse (22%) et la trypanosomiase (8%). Dans ces conditions, les éleveurs adoptent diverses stratégies pour atténuer les effets de la sécheresse et de la dégradation des ressources pastorales à travers le recours à la transhumance (50%), le stockage du fourrage notamment des résidus de récolte (8 %) et la culture fourragère « Panicum maximumC1 » (17%). Face aux maladies bovines, 57% et 30% des répondants ont respectivement recours aux services vétérinaires et traitements ethno-vétérinaires. Ces stratégies que développent les éleveurs face aux effets néfastes des changements climatiques nécessitent d’être soutenues à travers des politiques de développement durable dans le secteur de l’élevage bovin afin de les rendre plus performantes.

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 categoriesScience and technology studies, Insufficient 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 score0.744
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.057
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.236 · 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

Citations3
Published2022
Admission routes1
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