ANALYSE DE LA GESTION DES AGROECOSYSTEMES PAR DES AGRICULTEURS DU HAUT-LIMBE / Analysis of the management of agroecosystems in Haiti by farmers in Haut-Limbé / Análise da gestão de agroecossistemas no Haiti por agricultores em Haut-Limbé
Bibliographic record
Abstract
Resumo:Le présent travail analyse la gestion des agroécosystèmes à Haïti principalement à Haut-Limbé sur le plan social, économique et culturel. Cette région se caractérise par une agriculture traditionnelle divisée en zones agro-écologiques et par une pluralité de cultures agricoles et de produits typiques. Elle couvre 23,95 km2 avec prédominance de relief, de montagne et possède ses propres caractéristiques agricoles, sociales et culturelles. Ainsi, des entretiens ont été menés auprès de 30 exploitants agricoles familiaux afin de distinguer à quel niveau la vie sociale, économique et la dynamique historique et culturelle des familles ont des influences sur les agroécosystèmes. Les parcelles agricoles des chefs de famille ont été localisées et mesurées par le logiciel de géolocalisation GPS Map Ruler (Android). L’outil cartographique (QGIS 3.10) a été utilisé pour la saisie de données géographiques. Nous avons observé que les agriculteurs maintiennent encore les pratiques agricoles de leur ancêtre pour la gestion des agroécosystèmes, pourtant à cause de manque de support (assistance technique, banque agricole, irrigation, indisponibilité de main-d’œuvre) leur effort est insuffisant pour augmenter leur rendement et garder un capital économique équilibré. Como citar este artigo:SAINT-FLEUR, Weldy; SAIS, Adriana Cavalieri; NORDER, Luiz Antonio Cabello; DAMBRÓS, Cristiane; HÉRAULD, Museau. Analyse de la gestion des agroécosystèmes par des agriculteurs du Haut-Limbé. Revista NERA, v. 25, n. 62, p. 202-224, jan.-abr., 2022.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".