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Record W4313646651 · doi:10.4000/vertigo.37501

Pratiques d’utilisation des pesticides en agriculture maraîchère de bas-fonds dans la ville de Yaoundé

2023· article· fr· W4313646651 on OpenAlexaffvenue
Georges Yannick Fangue-Yapseu, Marina Awa Ntapnze-Mouliom, Romaric A. Mouafo-Tchinda

Bibliographic record

VenueVertigO · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicInsect Utilization and Effects
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesForestryPolitical scienceGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présente étude analyse au moyen d’une enquête réalisée auprès de 167 maraîchers de bas-fonds marécageux de la ville de Yaoundé (Cameroun) quelques aspects de l’utilisation des pesticides de synthèse et la perception de l’utilisation des extraits de plantes sauvages dans la lutte contre les ravageurs et les maladies des cultures. L’analyse descriptive des données montre que 85% des maraîchers enquêté n’ont pas été formés en agriculture, et 59% n’ont pas reçu de conseils sur l’utilisation des pesticides de synthèse. Par ailleurs, seuls 29% d’entre eux ont fait des études universitaires. En conséquence, même s’ils déclarent connaître que les pesticides de synthèse sont dangereux pour la santé (97%), ils ne respectent pas les bonnes pratiques phytosanitaires et manifestent de nombreux symptômes à l’instar du picotement du nez, la fatigue et le larmoiement. Toutefois, tous reconnaissent que les extraits de plantes sauvages peuvent être utilisés pour la protection des cultures contre les risques liés aux ravageurs et aux parasites. Cependant, seuls 43% y ont souvent recours, et parmi ces personnes, 71% ont déclaré les utiliser en cas de manque d’argent pour l’achat des pesticides de synthèse. De plus, 66% d’entre eux pensent que les extraits de plantes sauvages ne sont pas susceptibles de remplacer les pesticides de synthèse en agriculture. Ainsi, cette étude met en exergue la problématique de l’orientation des approches de la protection des cultures vers la voie de l’écologie.

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)0.002
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 score0.047
Threshold uncertainty score0.094

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.013
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.225 · 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

Citations5
Published2023
Admission routes2
Has abstractyes

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