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Evaluation des conditions de mise en oeuvre des normes issues des directives CEE/ ONU dans la production des noix brutes de Cajou à  Kouandé, Atacora, Bénin

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par Boris HOUENOU
Université d'Abomey- Calavi faculté des sciences agronomiques - Diplôme d'ingénieur agronome, option économie-socio-anthropologie et communication pour le développement rural 2008
  

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CHAPITRE 6 : PERSPECTIVES D'APPLICATION DES NORMES DANS LES PLANTATIONS D'ANACARDIERS A KOUANDE

Cette partie du travail se consacre à la catégorisation des producteurs au regard de leurs caractéristiques et de celles de leurs exploitations. Sur la base des paramètres jugés pertinents les planteurs ont été classés en des groupes homogènes et les relations entre les variables et les caractéristiques des producteurs ont été établies. Dans un premier nous avons justifié le choix de la base de la caractérisation, procédé à la catégorisation et dans un second temps regrouper les producteurs en groupes différenciés pour conduire l'analyse prospective.

6.1 CHOIX DES PARAMETRES DE NORMES, BASES DE LA

CARACTERISATION

Plusieurs paramètres de normes de qualité de noix brutes sont corrélés directement avec plusieurs aspects de l'itinéraire technique. Dans cette étude, et pour l'efficience de l'interprétation de l'analyse de la classification numérique, nous avons mis l'accent sur trois aspects importants qui sont non seulement jugés pertinents dans l'analyse, mais aussi déterminants selon la littérature. Ces aspects ici appelés paramètres de normes de production sont l'écartement (relié à l'installation de la plantation), le mode de récolte (relié à la récolte) et le stockage (relié à la gestion post-récolte au niveau producteur).

6.1.1. Caractérisation des producteurs anacardiers: regroupement en classes homogènes et interprétation

Les producteurs d'anacardier de la zone d'étude présentent une variabilité liée d'une part aux canons des normes choisis et, d'autre part, à leurs caractéristiques socioéconomiques.

Pour simplifier, nous avons retenu des valeurs jugées significatives par une analyse en classification numérique, les variables pertinentes agrégées en macro variables par l'analyse en ACP et les variables choisies qui, à priori, pourraient influencer l'observance des normes. Ainsi, les variables qui se répètent dans chacune des catégories de classes sont retenues une seule fois et au final nous obtenons onze variables jugées déterminantes pour une analyse efficiente des classes de producteurs, et leur interprétation. C'est donc sur la base de ces variables que les producteurs ont été regroupés en classes homogènes par la méthode de classification hiérarchique ou classification numérique dans le logiciel SAS et leur description réalisée à travers une analyse en composantes principales dans le même logiciel. Pour directement identifier une cause à effet, bien que ce soit de façon lâche, les classes ont été réalisées en associant aussi bien les canons qui déterminent le respect des normes de production

et les caractéristiques propres à la réalité socioéconomique qui influencerait cette observance. Pour ce faire, nous avons retenu les variables AGE (l'âge du producteur lors de l'étude), TPLTR (le type de planteur puisqu'il peut être individuel ou évoluer dans un groupement), MODE (le mode d'acquisition de la terre qui porte la plantation), SEME (le mode de production de semences, c'est - à dire une production personnelle des semences ou leur acquisition auprès des pépiniéristes formés et certifiés), ECART (l'écartement observé pour installer la plantation) , CELE (la célérité du ramassage des noix à leur chute), JUTE (le stockages des noix en sac de jute), MELAN (le mélange des noix immatures et malades aux noix saines), REND (le rendement moyen obtenu depuis l'installation de la plantation), LOCA (la localisation de la plantation), SCOL (le niveau de scolarisation du producteur). La figure N°35 présente la classification hiérarchique des producteurs en fonction des variables énumérées supra.

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4 5 1 5 5 2 4 2

4 553 3 3

62 1

2 1 1

22 2 93 4 1 3 2 4 5 31 4 3 5 41 81

3 3

4 5 1 3 5 34 6 4

6 9 1 5 0 7 3

9 0 8 3 6 0 7 5

8 41 3 2

2 5

8 6 7

34 7 2 9 0 1 4 8 4 5 4 7 2 1

6 9

1 9 3 5 2 8 0 0 6

Pl t r

R -

S

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a

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d

Figure N°35: Dendrogramme de la classification

L'analyse du dendrogramme ci- contre et du « cluster history» (voir annexe N° IV) indique que nous obtenons 53,5% des informations lorsque nous regroupons les producteurs en sept (7) classes. Pour faciliter les analyses, nous nous sommes limités à ce pourcentage d'informations, déjà qu'elles étaient très volatiles et les données sont aussi essentiellement qualitatives et ce qui ne facilite pas l'analyse sous SAS. Néanmoins plus de 50% de l'information est retenue et nous avons perdu environ 42,5%. Cette valeur de R2= 53,5% est suffisante pour dégager les grandes tendances par rapport à l'homogénéisation des classes des producteurs.

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