Effets des fertilisants au biochar et du type de sols sur l’évolution des rendements et la fertilité des sols dans les systèmes coton-maïs de l’Ouest du Burkina Faso
Bibliographic record
Abstract
La baisse de la fertilité des sols combinée aux faibles restitutions des exportation des nutriments par les récoltes sont à l’origine de la baisse de la production agricole au Burkina Faso. Les fertilisants issus de l’activation du biochar, sous-produit de tiges de cotonnier pyrolyses, a été comparé à la microdose et la pratique vulgarisée des engrais minéraux NPK et urée lors d’une expérimentation en milieu paysan à l’ouest du Burkina Faso. Un dispositif en blocs randomisés a été installés chez deux producteurs-expérimentateurs pratiquant la rotation coton-maïs. Chaque producteur représentait un type de sol. Les traitements comparés étaient composés de : la pratique vulgarisée (T1), la microdose (T2) et l’apport du biochar-SRF (T3) répétés quatre (04) fois chez chaque producteur. L’efficacité des traitements a été déterminée sur les paramètres agronomiques et pédologiques. Les meilleures croissances des plants ont été observées avec les traitements ayant reçus du biochar et la microdose. Les meilleurs rendements ont été obtenus avec les mêmes traitements. Des effets positifs du traitement biochar-SRF ont été observés sur les paramètres de sols tels que la CEC, MO et pH impactant positivement la fertilité globale du sol avec un effet prononcé sur le sol ferrugineux lessive à taches et concrétions. Par conséquent, le biochar-SRF peut être vulgarisé comme une alternative durable à la fertilisation classique.
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 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 | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 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 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".