Évaluation de certains indicateurs de développement socioéconomique attribuable au système agroforestier du plateau de Bateke en République Démocratique du Congo
Bibliographic record
Abstract
L’agroforesterie pratiquée au plateau des Bateke suscite de plus en plus d’intérêt scientifique. Ainsi, l’évaluation de son impact ne peut pas être limitée aux aspects techniques du genre amélioration de la fertilité et de la productivité des terres. Il y a aussi les aspects socio-économiques, expression du bien-être amélioré des riverains, qui ont conduit à cette étude. Les enquêtes ont été menées auprès de 330 fermiers ainsi qu’auprès des personnes-ressources commises à leur encadrement, dans les villages autours des trois aires agroforestières au plateau des Bateke qui sont : Ibi village, Mbankana et le centre agroforestier de Mampu. Les indices d’amélioration du bien-être social recherchés dans cette étude étaient la stabilisation des exploitations, la sédentarisation des exploitants, ainsi que l’existence de l’épargne dans des structures appropriées telles que les banques. Les résultats d’enquêtes ont montré que les fermiers tiennent à leur activité, qui constitue leur principale source de revenus. Dû à l’ancienneté du site, des élevages de volaille et de bétail, ainsi que des plantations d’essences forestières autres que les Acacias sp, se sont développés. Assez timidement, mais surement, les fermiers font mention des épargnes dans des structures bancaires. Tout ceci fait penser à un vrai encrage dans le métier, et à la maturation des exploitants. Ainsi, l’agriculture vivrière n’est plus la seule source de revenus pour les fermiers. Les preuves du développement d’autres filières agroéconomiques grâce à la sédentarisation des exploitants agricoles sont autant d’arguments qui appuient le fait que l’agroforesterie devrait être encouragée dans les sites similaires et dans les terres appauvries par une surexploitation des ligneux.
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 | 0.002 | 0.001 |
| 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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".