La contribution de l’élevage dans les émissions de gaz à effet de serre des terroirs agro-sylvo-pastoraux de la Haute Casamance au Sénégal
Bibliographic record
Abstract
En Afrique de l’Ouest (AO), les facteurs d’émissions (FE) recommandés par défaut du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) sont couramment utilisés pour estimer les émissions de gaz à effet de serre (GES) de l’agriculture. L’utilisation de FE adaptés au contexte local de production est cependant essentielle pour argumenter autour des questions environnementales et répondre aux enjeux d’atténuation du changement climatique. Dans la région d’AO, les systèmes intégrés agriculture-élevage sont dominants et de nombreuses ressources, notamment fourragères sont gérées collectivement. L’objectif de la thèse était d’apporter une meilleure compréhension des émissions de GES liées aux systèmes de production agro-sylvo-pastoraux (SPASP) dans la région de la Haute Casamance au Sénégal. Le terroir villageois a été considère comme échelle pertinente d’analyse. A ce titre, le terroir villageois de Saré Yoro Bana (12°49’N : 14°53’O) a servi de terrain d’étude. Pour évaluer les émissions de GES du terroir, les principales activités agricoles ont été inventoriées. La méthode de niveau 2 (Tier 2) du GIEC a été utilisée pour calculer les FE contextualisés de méthane entérique pour les bovins et les petits ruminants. Aussi, les pratiques actuelles de gestions des déjections animales ont été prises en compte dans les estimations. Avec notre approche qui considère la variation des quantités ingérées, la digestibilité de la ration et les périodes de sous-alimentation des animaux, les valeurs moyennes de FE développés sont respectivement, pour les vaches en lactation (VL) et les autres bovins (AB), de 30,7 CH4/tête/an et 15,1 kg CH4/tête/an. Ces FE sont bien inférieurs à ceux proposés par défaut pour la région d’AO (respectivement 46 CH4/tête/an et 31 CH4/tête/an pour les VL et AB). Pour les petits ruminants, nos résultats indiquent également une surestimation des valeurs de FE pour les ovins (2,3 CH4/tête/an contre 5 CH4/tête/an) et les caprins (2,0 CH4/tête/an contre 5 CH4/tête/an). Les émissions totales de GES (sans intégration du stockage de carbone) étaient respectivement, par hectare et par habitant de 2,0 t Eq-CO2 et 2,6 t Eq-CO2. La fermentation entérique des animaux (65 %), les feux de savanes (13 %) et le dépôt direct des déjections animales sur les parcours (10 %) sont les postes qui contribuent le plus aux émissions totales du terroir. Exprimées en kilogramme de produits animaux, les intensités d’émission (IE) du lait et de la viande de bovins sont respectivement de 4,9 kg Eq-CO2/kg de lait et de 18,5 Eq-CO2/kg de poids vif. L’IE était de 12,0 Eq-CO2/kg de poids vif pour les petits ruminants. L’impact des activités de productions végétales était de 11,8 Eq-CO2/kg de grain produit. Ces terroirs agro-sylvo-pastoraux sont aussi le lieu de stockage de carbone, notamment dans les espaces de parcours arborés. Il conviendrait d’évaluer ce flux de stockage pour voir si ces terroirs sont des sources ou des puits de carbone. Des pistes d’atténuation, considérant les postes-clés d’émission de GES, ont été discutées, comme l’introduction de fourrages cultivés et de pratiques de gestion des déjections animales qui favorisent un recyclage efficient des nutriments et du carbone dans le terroir. Des travaux similaires doivent être reproduits à des échelles nationales pour réduire les incertitudes dans les inventaires nationaux de GES. En effet, cette approche favorise l’obtention de données d’activité et des FEs représentatifs de la réalité des SPASP étudiés.
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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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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".