Changement climatique et agriculture : Entre perception, réalité et pratiques dans la région semi-aride de la plaine de la Beqaa (Liban)
Bibliographic record
Abstract
La mise en place d’une stratégie d’adaptation, notamment dans ce contexte de réchauffement climatique, est associée aux modifications de comportements, de mentalités et de pratiques. La prise en compte des perceptions contribue à l’acceptabilité sociale des stratégies proposées. La présente étude porte sur une analyse des perceptions des agriculteurs envers le changement climatique dans la plaine de la Beqaa, région agricole majeure au Liban. Le but est d’appréhender la manière selon laquelle les agriculteurs perçoivent ce phénomène, observent localement ses effets perceptibles sur le paysage agraire, et prévoient d’éventuelles mesures de mitigation. Cette analyse a été effectuée à partir d’un questionnaire administré à 220 agriculteurs choisis de façon aléatoire, grâce à la méthode de sondage, dans 48 localités réparties sur toute la plaine. Les résultats obtenus nous montrent une perception évidente des agriculteurs du changement climatique. Ils sont conformes aux tendances climatiques telles qu’observées à partir de l’analyse des stations météorologiques. Une exception cependant, la pluviométrie annuelle reste difficilement perceptible par les agriculteurs. Pour faire face à ces modifications climatiques, la majorité des agriculteurs développent des stratégies locales d’adaptation avec comme priorité la gestion et la maîtrise de l’eau.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".