Usages et impacts des espèces arborescentes dans les exploitations cacaoyères de l’Indénié-Djuablin, Côte d’Ivoire
Bibliographic record
Abstract
Les espèces arborescentes ont toujours occupé une importante place dans les cacaoyères en zone tropicale. Cependant, leur survie est menacée à cause de l’évolution des pratiques culturales. Cette étude vise à connaître les interactions entre les agriculteurs de l’Indénié-Djuablin (Côte d’Ivoire) et les espèces arborescentes qu’ils épargnent ou introduisent dans leurs cacaoyères. Pour ce faire, un inventaire de ces espèces a été effectué à l’intérieur de 54 cacaoyères sélectionnées sur la base de la superficie et de la densité d’espèces arborescentes. Une enquête semi-structurée individuelle a été ensuite menée auprès des propriétaires des cacaoyères afin de connaître comment ils perçoivent et utilisent les espèces trouvées dans leurs plantations. Dans ces cacaoyères, il a été inventorié 63 espèces arborescentes employées dans quatre catégories d’usages : alimentaire, bois d’œuvre, médicinal et bois de chauffe. Par ailleurs, 64,06 % de ces ligneux sont perçus comme ayant des incidences positives ou négatives sur le développement des cacaoyers. Les bois d’œuvre comme le Tiama (Entandrophragma angolense), le Bété (Mansonia altissima) et l’Iroko (Milicia excelsa) sont appréciés pour l’excellent ombrage bénéfique aux jeunes cacaoyers et l’amélioration de la fertilité du sol tandis que les plantes médicinales comme l’Emien (Alstonia boonei), l’Ilomba (Pycnanthus angolensis) et l’Akpi (Ricinodendron heudelotii) sont perçues comme créant un ombrage excessif et comme hôtes potentiels de parasites des cultures. Certains ligneux néfastes au développement des cacaoyers sont donc maintenus dans les cacaoyères pour des usages précis. La prise en compte d’un tel aspect dans tout projet d’agroforesterie permettrait de concilier durablement production agricole, conservation de la diversité végétale et valorisation de la ressource.
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 | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".