Aspects socio-économiques
d’un
compost phytosanitaire issu des ordures
appliqué dans
l’agriculture périurbaine
en Afrique de l’Ouest
Une analyse comparative dans 5 villes

Dissertation

Zur Erlangung des akademischen Grades
Doctor rerum agriculturarum
(Dr. rer. agr.)

Fachgebiet Agrarsoziologie
Landwirtschaftlich-Gärtnerische Fakultät
der Humboldt-Universität zu Berlin

Dipl. Ing. agrar.
Angelika Kessler

19.08.1966, Eggenfelden

Präsident der Humboldt-Universität zu Berlin
Prof. Dr. J. Mlynek

Dekan der Landwirtschaftlich-Gärtnerischen Fakultät
Prof. Dr. U. J. Nagel

Gutachter:
1. Prof. Dr. F. Streiffeler
2. Prof. Dr. T. Bierschenk (Joh. Gutenberg Universität Mainz)

Tag der Abgabe: 24.02.04

Tag der mündlichen Prüfung : 28.07.04

Keywords: Compost organic, plant protection, West Africa, urban agriculture, household waste management, feasibility, compost station management, compost marketing

Abstract

By the EU financed project called „Utilisation of composted waste from urban households in the peri-urban agriculture for plant protection purpose in West Africa” with took place in Rufisque in Senegal, Conakry and Timbi Madîna in the Republic of Guinea the same as Lomé and Tsévié in Togo from 1999 to 2002, the data which are the base of this study have been collected. These towns are mainly settled by Wolofs, Fulanis, Sussus and Ewes. The size of the towns varies from 4 000 to 1.4 mill inhabitants. Production systems of urban vegetable farmers as well as peri-urban rain fed farmers have been investigated.

The objective was to analyse the willingness of household, to collect organic waste, and of farmers, to use composted household waste for plant protection, to facilitate the introduction of compost for phytosanitary purpose.

Hence standardised interviews of 1802 farmers and 1775 households have been done. About 10 % of the answers have been standardised in a way which allowed analysing them in 18 models of logistic regression with the first level of interactions.

The results of the models have been compared to the qualitative results of the standardised, the half standardised and the unstructured interviews as well as the observations and the case studies.

We find out that: There are no traditional obstacles inhibiting the collection of organic waste, the processing and the use of compost. Wild waste heaps disturb the people. They are ready to participate financially on waste collection. For the separation of waste the households need bins adapted to the climate and to the amount of waste. Anyway households separating waste would like to pay reduced waste fees. The waste collection is actually a rentable economic activity. A conflict avoiding accountability for waste fees is essential for the long lasting of a waste collection organisation.

An optimal place for a compost station is a small rural town with many waste problems, without an institutionalised waste collection and with many vegetable farmers aware of diseases.

The production of compost is very labour-intensive and rentable only if the compost is sold on organic pesticide prices. Compost is well known in West Africa. The innovation would be the application of compost for pest treatment of soil related diseases. Therefore a compost station needs a very efficient marketing.

Eigene Schlagwörter: Kompost, biologischer Pflanzenschutz, Westafrika, städtische Landwirtschaft, Haushaltsmüllmanagement, Durchführbarkeit, Kompoststationenmanagment, Kompostvermarktung, Müllmanagement

Abstract

Im EU finanzierten Projekt „Die Verwendung von kompostiertem Haushaltsmüll in der vorstädtischen Landwirtschaft von Westafrika als Pflanzenschutzmittel“, das in Rufisque im Senegal, Conakry und Timbi Madîna in der Republik Guinea sowie Lomé und Tsévié im Togo von 1999 bis 2002 stattfand, wurden die Daten für diese Arbeit erhoben. Diese Orte sind hauptsächlich von Wolofs, Fulfulbe, Sussus und Ewes bewohnt. Ihre Größe variert zwischen 4 000 und 1,4 Mill. Einwohner. Es wurden städtische Gemüsebau- und vorstädtische Ackerbausysteme untersucht.

Ziel der Arbeit ist die Einführung von Kompost als Pflanzenschutzmittel zu erleichtern. Dazu wurden Bereitschaften untersucht: die der städtischen Haushalte Biomüll zu sammeln und die der vorstädtischen Bauern Kompost aus Haushaltsmüll als Pflanzenschutzmittel einzusetzen.

Dafür wurden standardisierte Befragungen von 1802 Bauern und 1775 Haushalten durchgeführt. Etwa 10 % dieser Antworten wurden in 18 logistischen Regressionsmodellen mit Interaktionen des 1. Grades analysiert.

Den Modellen wurden die qualitativen Ergebnissen aus den standardisierten, halbstandardisierten und unstrukturierten Interviews sowie Beobachtungen und Einzelfallstudien gegenübergestellt.

Daraus läßt sich schließen, dass es keine traditionellen Hemmnisse gegen Biomüllsammlung und –verarbeitung, sowie die Verwendung von Kompost aus Müll gibt. Wilde Deponien stören die Einwohner. Sie sind bereit sich finanziell an einer Müllsammlung zu beteiligen. Für die Mülltrennung brauchen sie zusätzliche, an Klima und Menge angepasste Mülltonnen. Die Haushalte wollen geringere Müllgebühren bezahlen, wenn sie Müll trennen. Müllsammen ist rentable. Eine transparente Buchführung der Müllgebühren ist unerlässlich für die Nachhaltigkeit.

Für eine Kompoststation eignet sich am besten eine Kleinstadt mit vielen Müllproblemen und noch ohne Müllsammelorganisation sowie mit vielen Gemüsebauern mit einem hohen Krankheitsbewußtsein. Die Kompostherstellung ist sehr arbeitsintensiv und nur rentable, wenn der Kompost zu Pflanzenschutzmittelpreisen verkauft werden kann. Kompost ist in Westafrika bekannt. Die Verwendung von Kompost als Pflanzenschutzmittel gegen bodenbürtige Krankheiten ist eine Neuerung. Daher benötigt eine Kompoststation ein sehr wirksames Marketing.

Mots clés: Compost, produits phytosanitaire biologique, Afrique de l’Ouest, agriculture urbaine, gestion des ordures ménagères, faisabilité, gestion de station de compost, compost marketing 

Abstracts

Dans le cadre du projet « L’utilisation des déchets organiques compostés provenant des ménages urbains dans l’agriculture périurbaine de l’Afrique de l’Ouest pour prévenir l’attaque des plantes par des maladies » financé par l’UE qui a été mis en œuvre au Sénégal, en Guinée et au Togo entre 1999 et 2002, les données de cette étude ont été recherchées. Ces villes sont en majorité habités par de Wolof, de Peul, de Soussou et d’Ewé. Leur taille varie de 4 000 à 1,4 Mill. Des systèmes de productions maraîchères urbaines et agricoles périurbaines ont été étudiés.

L’objectif a été de faciliter l’introduction d’un compost phytosanitaire. Donc, on a étudié la disposition des ménages à ramasser les ordures biodégradables et celles des exploitants urbains et périurbains à utiliser un compost issu d’ordures ménagères pour des traitements phytosanitaires.

1802 exploitants et 1775 ménages ont été enquêtés. Environ 10 % de réponses ont été analysées par 18 modèles de régression logistique avec des interactions du 1er ordre.

Les résultats des modèles ont été confrontés aux résultats qualitatifs des interviews standardisés, semi structurés ou non structurés, aux observations et aux études de cas.

En conclusion, il n’y a pas des obstacles culturels inhibant le ramassage d’ordures organiques ou contredisant l’application d’un compost issu d’ordures. Les dépôts sauvages dans le quartier dérangent les habitants. Les ménages sont prêts à participer financièrement au ramassage d’ordures. Pour le tri à la source, les ménages ont besoin des poubelles supplémentaires adaptées. Les ménages triant à la source veulent une réduction des frais d’évacuation d’ordures. En fait, le ramassage d’ordures est une activité rentable. Une comptabilité des frais d’évacuation d’ordures transparent est essentielle à la durabilité d’une telle organisation.

L’emplacement optimal d’une station de compostage est une petite ville rurale avec beaucoup de maraîchers, de problèmes d’ordures et sans ramassage d’ordures institutionnalisé. La production du compost nécessite beaucoup de main-d’œuvre et se rentabilise seulement si le compost est vendu comme produit phytosanitaire. Le compost est connu en Afrique de l’Ouest. L’innovation est l’utilisation du compost contre des maladies venant du sol. Alors, il faut un marketing très efficace.

Table des matières

• 1.  Introduction
• 2.  Revue de littérature et présentation des résultats du cadre général
  • 2.1. Savoir-faire et réseaux de connaissance
    • 2.1.1. Savoir-faire endogène, local ou localisé et exogène, scientifique
    • 2.1.2.  Réseaux de connaissance agricole
  • 2.2.  Gestion des ordures
    • 2.2.1.  Gestion traditionnelle des ordures dans la concession
    • 2.2.2. Gestion traditionnelle des ordures aux villages
    • 2.2.3. Gestion actuelle des ordures en ville
    • 2.2.4. Disposition à participer au ramassage des ordures
    • 2.2.5.  Les aspects d’hygiène des ordures
    • 2.2.6. Valorisation des ordures et tri à la source
  • 2.3. L’agriculture urbaine et périurbaine (AUP)
    • 2.3.1. Les systèmes de production et leur emplacement typique
    • 2.3.2.  Comparaison des climats des villes-site
    • 2.3.3. L’amélioration du sol dans l’agriculture urbaine et périurbaine
      • 2.3.3.1.  Liens entre la gestion des ordures ménagères et l’agriculture périurbaine et urbaine
      • 2.3.3.2. Marché des fertilisants
    • 2.3.4.  Compost
      • 2.3.4.1. Les effets du compost
      • 2.3.4.2. L’utilité phytosanitaire du compost
      • 2.3.4.3. Les aspects économiques du compost
    • 2.3.5. Importance de produit phytosanitaire dans l’AUP
    • 2.3.6. Gestion raisonnée de la lutte contre les maladies et les ravageurs
• 3.  Présentation des zones d’étude
  • 3.1. Rufisque au Sénégal
    • 3.1.1. Position géographique, taille et climat de la ville de Rufisque
    • 3.1.2. Les cultures de la ville de Rufisque
    • 3.1.3.  Activités principales de la population de Rufisque
    • 3.1.4. Gestion des ordures à Rufisque
    • 3.1.5. Qualité des ordures à Rufisque
    • 3.1.6. Systèmes de production agricole de Rufisque
    • 3.1.7. Importance des fertilisants à Rufisque
    • 3.1.8. Importance des produits phytosanitaires à Rufisque
  • 3.2. République de Guinée
    • 3.2.1. Conakry
      • 3.2.1.1. Position géographique, taille et climat de la ville de Conakry
      • 3.2.1.2. Les cultures de la ville de Conakry
      • 3.2.1.3. Activités principales de la population de Conakry
      • 3.2.1.4. Gestion des ordures à Conakry
      • 3.2.1.5. Qualité des ordures à Conakry
      • 3.2.1.6. Systèmes de production agricole de Conakry
      • 3.2.1.7. Importance des fertilisants à Conakry
      • 3.2.1.8. Importance des produits phytosanitaires à Conakry
    • 3.2.2. Timbi Madîna
      • 3.2.2.1. Position géographique, taille et climat de la ville de Timbi Madîna
      • 3.2.2.2. Les cultures de la ville de Timbi Madîna
      • 3.2.2.3. Activités principales de la population de Timbi Madîna
      • 3.2.2.4. Gestion des ordures à Timbi Madîna
      • 3.2.2.5. Qualité des ordures
      • 3.2.2.6. Système de production agricole de Timbi Madîna
      • 3.2.2.7.  Importance des fertilisants à Timbi Madîna
      • 3.2.2.8. Importance des produits phytosanitaires à Timbi Madîna
  • 3.3. République du Togo
    • 3.3.1. Lomé
      • 3.3.1.1. Position géographique, taille et climat de la ville de Lomé
      • 3.3.1.2.  Les cultures de la ville de Lomé
      • 3.3.1.3. Activités principales de la population de Lomé
      • 3.3.1.4. Gestion des ordures à Lomé
      • 3.3.1.5. Qualité des ordures à Lomé
      • 3.3.1.6.  Systèmes de production agricole de Lomé
      • 3.3.1.7. Importance des fertilisants pour le maraîchage à Lomé
      • 3.3.1.8.  Importance de produits phytosanitaires à Lomé
    • 3.3.2. Tsévié
      • 3.3.2.1. Position géographique, taille et climat de la ville de Tsévié
      • 3.3.2.2. Les cultures de la ville de Tsévié
      • 3.3.2.3. Activités principales de la population de Tsévié
      • 3.3.2.4. Gestion des ordures à Tsévié
      • 3.3.2.5. Qualité des ordures à Tsévié
      • 3.3.2.6.  Systèmes de production agricole de Tsévié
      • 3.3.2.7. Importance des fertilisants à Tsévié
      • 3.3.2.8. Importance de produits phytosanitaires à Tsévié
• 4.  Méthodes
  • 4.1. Enquêtes
    • 4.1.1. Les enquêtes de personnes ressources par guide d’entretiens
    • 4.1.2. Les enquêtes non structurées
    • 4.1.3. Déroulement des enquêtes standardisées
      • 4.1.3.1. Echantillonnage des enquêtes standardisés et leur raisonnement
      • 4.1.3.2.  Description des tests de questionnaires
      • 4.1.3.3.  Résultats des tests de questionnaires
      • 4.1.3.4. Recrutement et formation des enquêteurs
      • 4.1.3.5.  Description des questionnaires
      • 4.1.3.6. Description des questionnaires pour les ménagères
      • 4.1.3.7. Description du questionnaire agricole
      • 4.1.3.8.  Attribution des zones d’enquête aux enquêteurs agricoles
  • 4.2.  Description du protocole d'analyse
  • 4.3. Méthodologie statistique
    • 4.3.1. Choix de la méthode
    • 4.3.2.  Description de la méthode de traitement statistique
    • 4.3.3. Démarche d’analyse
• 5.  Construction des modèles concernant les ménages
  • 5.1.  Variables explicatives des modèles pour les ménages
    • 5.1.1. Variables explicatives concernant la ville
      • 5.1.1.1. Ethnie de la ville
      • 5.1.1.2. Taille de la ville
    • 5.1.2. Variables explicatives concernant le ménage
      • 5.1.2.1. Nombre d’enfants
      • 5.1.2.2. Nombre d’adultes
      • 5.1.2.3. Présence d’un éleveur dans le ménage
      • 5.1.2.4. Présence d’un agriculteur dans le ménage
      • 5.1.2.5.  Revenus mensuels
    • 5.1.3. Variables explicatives concernant le chef de ménage
      • 5.1.3.1. Religion du chef de ménage
      • 5.1.3.2. Profession du chef de ménage
      • 5.1.3.3. Ethnie du chef de ménage
    • 5.1.4. Variable explicative concernant la ménagère
    • 5.1.5. Variables explicatives concernant la gestion des ordures
      • 5.1.5.1. Ramassage institutionnalisé
      • 5.1.5.2. Dépôts d’ordures dans la rue
      • 5.1.5.3. Problème d’ordures
  • 5.2. Variables à expliquer par les modèles des ménages
    • 5.2.1. Valorisation des ordures
    • 5.2.2.  Tri à la source
• 6.  Modèles pour les ménages
  • 6.1. Modèle concernant la valorisation des ordures ménagères
    • 6.1.1.  Modèle de base pour la valorisation des ordures
    • 6.1.2. Effets additionnels au modèle de base avec «  revenus »
    • 6.1.3.  Effets additionnels au modèle de base sans « revenus »
    • 6.1.4. Profil d’un ménage valorisant des ordures
  • 6.2.  Modèle concernant le tri à la source
    • 6.2.1. Modèle de base concernant le tri à la source
    • 6.2.2. Effets additionnels du modèle «  tri à la source » avec « revenus »
    • 6.2.3.  Effets additionnels du modèle avec l’interactions de 1er ordre et sans « revenus »
    • 6.2.4. Profil d’un ménage disposé à trier les ordures à la source
    • 6.2.5. Condition du tri et raisons de refus du tri à la source
    • 6.2.6.  Introduction du tri à la source dans des quartiers tests
      • 6.2.6.1. Problèmes rencontrés lors de l’introduction du tri à la source
      • 6.2.6.2. Solutions à ces problèmes
• 7.  Construction des modèles agricoles
  • 7.1. Variables explicatives des modèles agricoles
    • 7.1.1. Variables explicatives concernant l'exploitant
      • 7.1.1.1. Ethnie de l'exploitant
      • 7.1.1.2. Genre de l'exploitant
      • 7.1.1.3. Niveau de formation
    • 7.1.2. Variables explicatives concernant le système de production
      • 7.1.2.1. Utilisation des fertilisants
      • 7.1.2.2. Agriculture pluviale ou maraîchage
      • 7.1.2.3.  Type de la main-d'œuvre
      • 7.1.2.4. Activité extra-agricole ou non
    • 7.1.3.  Variables explicatives concernant la ville
      • 7.1.3.1. Ethnie de la ville
      • 7.1.3.2. Taille de la ville
    • 7.1.4.  Variables explicatives concernant le réseau social
      • 7.1.4.1. Intensité de contact avec le milieu agricole
      • 7.1.4.2. Membre d'une organisation paysanne
      • 7.1.4.3. Contact avec l'encadrement
    • 7.1.5. Variables explicatives non réalisées
  • 7.2. Variables à expliquer des modèles des faits agricoles
    • 7.2.1. Connaissance de la fabrication du compost
    • 7.2.2. Fabrication du compost
    • 7.2.3. Utilisation du compost
  • 7.3. Variables à expliquer des modèles sur les avis des agriculteurs
    • 7.3.1. Disposition à l’achat du compost
    • 7.3.2. Supposition d’utilisation d’un compost phytosanitaire
    • 7.3.3. Disposition à l’utilisation du compost issu des ordures
• 8.  Modèles des faits concernant le compost
  • 8.1. Modèle sur la connaissance de la fabrication du compost
  • 8.2.  Modèle sur la fabrication du compost
  • 8.3.  Modèle sur l’utilisation du compost
  • 8.4. Modèle de base des faits agricoles
    • 8.4.1. Description du modèle de base des faits
    • 8.4.2.  Variables explicatives du modèle de base des faits
  • 8.5. Effets et interactions additionnels sur la connaissance de la fabrication du compost
  • 8.6. Profil d’un connaisseur de la fabrication du compost
  • 8.7.  Effets et interactions additionnels sur la fabrication du compost
    • 8.7.1. Effet additionnel du modèle des effets principaux sur la fabrication du compost
  • 8.8. Profil d’un fabricant du compost
  • 8.9. Effets et interactions additionnels sur l'utilisation du compost
  • 8.10. Profil d’un utilisateur du compost
  • 8.11.  Comparaison entre les résultats de la modélisation et des analyses qualitatives concernant les faits agricoles
    • 8.11.1. Analyse qualitative des aspects de la fabrication du compost
    • 8.11.2. Comparaison concernant la fabrication du compost
    • 8.11.3. Analyse qualitative des aspects de l'utilisation du compost
    • 8.11.4. Comparaison concernant l’utilisation du compost
• 9.  Modèles sur les avis concernant le compost
  • 9.1. Modèle sur la disposition à l’achat du compost
  • 9.2. Modèle sur la supposition d’utilisation d’un compost phytosanitaire
  • 9.3. Modèle sur la disposition à l’utilisation du compost d’ordures
  • 9.4. Modèle de base des avis
    • 9.4.1. Interdépendance des avis
  • 9.5. Effets et interactions additionnels sur l'achat du compost
    • 9.5.1. Résumé des 3 interactions avec l’ethnie de la ville
    • 9.5.2. Résumé des interactions avec l’adhésion à une OP formelle
    • 9.5.3. Effets additionnels du modèle des effets principaux sur l’achat du compost
  • 9.6. Profil d’un acheteur du compost
  • 9.7.  Effets et interactions additionnels sur l’utilisation d’un compost phytosanitaire
  • 9.8. Profil d’un exploitant prêt à utiliser un compost phytosanitaire
  • 9.9.  Effets et interactions additionnels sur l'utilisation du compost d’ordures
    • 9.9.1. Résumé des 3 interactions avec l’ethnie de la ville
    • 9.9.2. Taille de la ville et ses interactions
    • 9.9.3. Utilisation des fertilisants et son interaction avec le type de MO
  • 9.10. Profil d’un exploitant prêt à utiliser le compost issu des ordures
  • 9.11.  Résumé des modèles sur les avis
• 10.  Résultats hors modèles agricoles
  • 10.1. Raisons de refus d’achat
  • 10.2. Réseaux de connaissance phytosanitaire
  • 10.3. Conscience aux maladies et aux ravageurs agricoles
  • 10.4. Des Ravageurs et des maladies en mina
  • 10.5. Méthodes de lutte phytosanitaire rencontrées
  • 10.6. Conseillers généraux
• 11.  Résumé concernant les dispositions
• 12.  Conséquences et recommandations
  • 12.1. Conséquences liées à l’introduction du compost phytosanitaire
    • 12.1.1. Analyses trans-locales pour le choix de la ville
    • 12.1.2. Emplacement optimal pour la station de compostage
    • 12.1.3. Sensibilisation des ménages
    • 12.1.4. Sensibilisation des cultivateurs
    • 12.1.5. La gestion d’une station de compostage
  • 12.2. Conséquences scientifiques
  • 12.3. Recommandations scientifiques
• Résumé
• Summary
• Zusammenfassung
• Bibliographie
• Annexe
  • Questionnaire pour les exploitants de Tsévié
  • Questionnaire pour les ménages de Tsévié
  • Sortie SAS pour le modèl sur l'achat du compos

Tableaux

• Tableau 1 : Mode d’évacuation des ordures dans des différentes villes-site lors du démarrage de l’étude
• Tableau 2 : Payeur de frais d’évacuation des ordures pour une organisation imaginée
• Tableau 3 : Situation climatique et disponibilité de l'eau sur les sites du projet
• Tableau 4 : Fréquences des fertilisants indiqués par les exploitants de différentes villes
• Tableau 5 : Entretien du sol par les maraîchers et les maraîchères à Lomé
• Tableau 6 : Tailles des populations et des enquêtes, quartiers choisis, et l’existence de données provenant d’autres intervenants
• Tableau 7 : Fréquences et pourcentages des ethnies de la ville
• Tableau 8 : Fréquences et pourcentages des tailles de la ville
• Tableau 9 : Fréquences et pourcentages de catégories de nombre des enfants par ménage
• Tableau 10 : Fréquences et pourcentages des catégories de nombre d’adultes par ménage
• Tableau 11 : Fréquences et pourcentages des éleveurs dans les ménages
• Tableau 12 : Fréquences et pourcentages des agriculteurs dans les ménages
• Tableau 13 : Pourcentage des agriculteurs par ville dans l’enquête ménagère
• Tableau 14 : Fréquences et pourcentages des catégories de revenu mensuel
• Tableau 15 : Des revenus mensuels de différents groupes enquêtés à Tsévié
• Tableau 16 : Fréquences et pourcentage des religion des chefs de ménage
• Tableau 17 : Fréquences et pourcentages des professions des chefs de ménage
• Tableau 18 : Fréquences et pourcentages des ethnies des chefs de ménage
• Tableau 19 : Fréquences et pourcentages des professions des ménagères
• Tableau 20 : Fréquences et pourcentages des ménages avec un ramassage institutionnalisé des ordures
• Tableau 21 : Pourcentage des ménages avec un ramassage institutionnalisé des ordures
• Tableau 22 : Fréquences et pourcentages des ménages indiquant des dépôts (sauvages) d’ordures dans leur rue
• Tableau 23 : Pourcentage des ménages indiquant des dépôts d’ordures dans leur rue par ville
• Tableau 24 : Fréquences et pourcentages des ménages signalant des problèmes d’ordures
• Tableau 25 : Pourcentage des ménages par ville se plaignant des problèmes d’ordures
• Tableau 26 : Fréquences et pourcentages des ménages valorisant des ordures
• Tableau 27 : Pourcentage des ménages valorisant des ordures par ville
• Tableau 28 : Fréquences et pourcentages des ménages disposés de trier les ordures à la source
• Tableau 29 : Pourcentage des ménages disposés à trier les ordures à la source par ville
• Tableau 30 : Hiérarchisation des effets et des interactions dans le modèle de la valorisation des ordures avec revenus mensuels
• Tableau 31 : Hiérarchisation des effets et des interactions dans le modèle de la valorisation des ordures sans revenus mensuels
• Tableau 32 : Hiérarchie des estimés bêta des effets, interactions et leurs modalités sur la valorisation des ordures sans revenus mensuels
• Tableau 33 : Hiérarchie des estimés bêta des effets, des interactions et leurs modalités sur la valorisation des ordures avec revenus mensuels
• Tableau 34 : Fiabilité du modèle avec les interactions du 1er ordre sur la valorisation des ordures sans revenus mensuels
• Tableau 35 : Fiabilité du modèle avec les interactions du 1er ordre sur la valorisation des ordures avec revenus mensuels
• Tableau 36 : Coefficients estimés de l’ethnie de la ville dans les modèles de la valorisation des ordures sans et avec la variable « revenus mensuels »
• Tableau 37 : Coefficients estimés de la religion du chef de ménage dans les modèles de la valorisation des ordures sans et avec « revenus mensuels »
• Tableau 38 : Les estimés de l’interaction entre l’ethnie de la ville et l’élevage
• Tableau 39 : Coefficients de la profession de la ménagère dans le modèle de la valorisation des ordures sans la variable « revenus mensuels »
• Tableau 40 : Coefficients estimés de l’interaction entre l’ethnie de la ville et la présence d’un agriculteur dans le ménage
• Tableau 41 : Hiérarchisation des effets dans le modèle des effets principaux du tri à la source avec revenus mensuels
• Tableau 42 : Hiérarchisation des effets et des interactions dans le modèle du tri à la source sans revenus mensuels
• Tableau 43 : Hiérarchie des estimés bêta des effets et leurs modalités dans le modèle des effets principaux du tri à la source avec revenus mensuels
• Tableau 44 : Hiérarchie des estimés bêta des effets, interactions et leurs modalités dans le modèle sur le tri à la source sans revenus mensuels
• Tableau 45 : Fiabilité du modèle des effets principaux sur le tri à la source avec revenus mensuels
• Tableau 46 : Fiabilité du modèle avec les interactions du 1er ordre sur le tri à la source sans revenus mensuels
• Tableau 47 : Coefficients estimés de l’ethnie de la ville dans les modèles de la valorisation des ordures sans et avec la variable « revenus mensuels »
• Tableau 48 : Coefficients de la profession de la ménagère dans le modèle du tri à la source avec la variable « revenus mensuels »
• Tableau 49 : Coefficients de la profession de la ménagère dans le modèle du tri à la source sans la variable « revenus mensuels »
• Tableau 50 : Coefficients de l’interaction entre l’ethnie de la ville et l’agriculture dans les modèles du tri à la source sans la variable « revenus mensuels »
• Tableau 51 : Coefficients de l’interaction entre l’ethnie de la ville et l’agriculture dans les modèles du tri à la source sans la variable « revenus mensuels »
• Tableau 52 : Fréquences et pourcentages des ethnies des exploitants
• Tableau 53 : Fréquences et pourcentages de genre des exploitants
• Tableau 54 : Répartition des exploitants selon le genre dans différentes villes
• Tableau 55 : Fréquences et pourcentages des niveaux des formations
• Tableau 56 : Fréquences et pourcentages des utilisateurs des fertilisants
• Tableau 57 : Taux d'utilisateurs de fertilisants par ville
• Tableau 58 : Fréquences et pourcentages des systèmes de production
• Tableau 59 : Fréquences et pourcentages des types de main-d'œuvre
• Tableau 60 : Fréquences et pourcentages de la double activité
• Tableau 61 : Fréquences et pourcentages des ethnies des villes
• Tableau 62 : Fréquences et pourcentages des tailles des villes
• Tableau 63 : Fréquences et pourcentages des intensités de contact
• Tableau 64 : Fréquences et pourcentages de l'adhésion à une organisation paysanne
• Tableau 65 : Fréquences et pourcentages des contacts avec l'encadrement formel
• Tableau 66 : Pourcentage des exploitants signalant la connaissance de la fabrication du compost par ville-site
• Tableau 67 : Pourcentage des exploitants fabricant du compost par ville-site
• Tableau 68 : Pourcentage des utilisateurs du compost par ville-site
• Tableau 69 : Pourcentage des exploitants disposés à acheter du compost par ville-site
• Tableau 70 : Pourcentage d'agriculteurs de chaque ville jugeant qu’on pourra soigner les plantes avec du compost
• Tableau 71 : Taux d'acceptation de la consommation des fruits et légumes fertilisés avec du compost issu des ordures ménagères
• Tableau 72 : Pourcentage des exploitants disposés d’utiliser le compost issu des ordures par ville-site
• Tableau 73 : Hiérarchie des effets et interactions sur la connaissance de la fabrication du compost
• Tableau 74 : Hiérarchie des estimés bêta des effets, des interactions et leurs modalités sur la connaissance de la fabrication du compost
• Tableau 75 : Fiabilité du modèle des effets principaux sur la connaissance de la fabrication du compost
• Tableau 76 : Fiabilité du modèle avec les interactions du 1er ordre sur la connaissance de la fabrication du compost
• Tableau 77 : Hiérarchie des effets et interactions sur la fabrication du compost
• Tableau 78 : Hiérarchie des estimés bêta des effets, interactions et leurs modalités sur la fabrication du compost
• Tableau 79 : Fiabilité du modèle des effets principaux sur la fabrication du compost
• Tableau 80 : Fiabilité du modèle avec les interactions du 1er ordre sur la fabrication du compost
• Tableau 81 : Hiérarchie des effets et des interactions sur l’utilisation du compost
• Tableau 82 : Hiérarchie des estimés bêta des effets, interactions et leurs modalités sur l’utilisation du compost
• Tableau 83 : Fiabilité du modèle des effets principaux sur l’utilisation du compost
• Tableau 84 : Fiabilité du modèle avec les interactions du 1er ordre sur l’utilisation du compost
• Tableau 85 : Estimés bêta de « l’ethnie de la ville » dans les modèles des faits
• Tableau 86 : Coefficients de l’interaction entre l’intensité de contact et l’ethnie de la ville sur la connaissance de la fabrication du compost
• Tableau 87 : Les coefficients de l’interaction entre l’intensité de contact et le niveau de formation sur la connaissance de la fabrication du compost
• Tableau 88 : Coefficients bêta du niveau de formation par rapport à la connaissance de la fabrication du compost
• Tableau 89 : Coefficients estimés de l’influence de l’ethnie de l’exploitants sur la connaissance de la fabrication du compost
• Tableau 90 : Les coefficients estimés et les erreurs standards des modalités l’interaction entre l’ethnie de la ville et la pratique d’une activité non agricole
• Tableau 91 : Coefficients de l’ethnie de l’exploitant par rapport à la fabrication du compost
• Tableau 92 : Croisement des données entres le système de production, la double activité et l’utilisation des fertilisants
• Tableau 93 : Hiérarchisation des effets et des interactions dans le modèle de la disposition à l’achat du compost
• Tableau 94 : Hiérarchie des estimés bêta des effets, interactions et leurs modalités sur la disposition à l’achat du compost
• Tableau 95 : Fiabilité du modèle des effets principaux sur la disposition à l’achat du compost
• Tableau 96 : Fiabilité du modèle avec les interactions du 1er ordre sur la disposition à l’achat du compost
• Tableau 97 : Hiérarchisation des effets et des interactions du modèle sur la supposition d’utilisation du compost pour un traitement phytosanitaire
• Tableau 98 : Hiérarchie des estimés des effets, interactions et leurs modalités sur la supposition d’utilisation du compost pour un traitement phytosanitaire
• Tableau 99 : Fiabilité du modèle des effets principaux sur la supposition de l’utilisation du compost pour un traitement phytosanitaire
• Tableau 100 : Fiabilité du modèle avec les interactions sur la supposition de l’utilisation du compost pour un traitement phytosanitaire
• Tableau 101 : Hiérarchisation des effets et des interactions du modèle sur la disposition à l’utilisation du compost issu des ordures
• Tableau 102 : Hiérarchie des estimés bêta des effets, interactions et leurs modalités sur la disposition à l’utilisation du compost issu des ordures
• Tableau 103 : Fiabilité du modèle des effets principaux sur la disposition à l’utilisation du compost issu des ordures
• Tableau 104 : Fiabilité du modèle avec les interactions de 1er ordre sur l’utilisation du compost issu des ordures
• Tableau 105 : Les coefficients estimés de l’influence de l’ethnie de la ville dans les modèles des opinions
• Tableau 106 : Croisement des variables ethnie de la ville et l’utilisation du compost issu des ordures ménagères
• Tableau 107 : Les coefficients estimés de l’influence du type de la main-d’œuvre dans les modèles des opinions
• Tableau 108 : Coefficients estimés de l’interaction entre l’ethnie de la ville et l’utilisation des fertilisants
• Tableau 109 : Les coefficients de l’interaction entre l’ethnie de la ville et l’utilisation du compost issu des ordures ménagères
• Tableau 110 : Coefficients de l’interactions entre l’ethnie de la ville et l’adhésion à une organisation paysanne
• Tableau 111 : Coefficients bêta des interactions entre l’ethnie de la ville et des variables explicatives
• Tableau 112 : Les coefficients de l’influence de l’ethnie de l’exploitants sur le modèle de la disposition à l’achat du compost
• Tableau 113 : Coefficients de l’interaction entre l’ethnie de la ville et l’utilisation du compost
• Tableau 114 : Coefficients de l’interaction entre l’ethnie de la ville et l’adhésion à une organisation paysanne
• Tableau 115 : Les coefficients bêta de l’influence de l’ethnie de l’exploitant
• Tableau 116 : Coefficients de l’interaction entre l’ethnie de la ville et la supposition d’utilisation du compost pour un traitement phytosanitaire
• Tableau 117 : Coefficients de l’interaction entre l’ethnie de la ville et la connaissance de la fabrication du compost
• Tableau 118 : Coefficients de l’interaction entre l’ethnie de la ville et la disposition à l’achat du compost
• Tableau 119 : Coefficients bêta des interactions entre l’ethnie de la ville et des variables explicatives
• Tableau 120 : Coefficients de l’interaction entre le type de MO et l’utilisation des fertilisants
• Tableau 1 : Fréquence des arguments contre l’achat du compost par ville-site
• Tableau 2 : Fréquence relative des conseillers phytosanitaires par ville-site
• Tableau 3 : Niveau de conscience des problèmes phytosanitaires
• Tableau 4 : Importance des maladies pour des cultures choisies
• Tableau 5 : Méthode de lutte phytosanitaire
• Tableau 6 : Taux des exploitants consultants des conseillers généraux par ville-site
• Tableau 7 : Fréquence relative des catégories des conseillers généraux par ville-site

Figures

• Figure 1 : Cercles des systèmes de production de l’agriculture urbaine et périurbaine en Afrique de l’Ouest
• Figure 2 : Processus de valorisation des ordures biodégradables dans l’agriculture périurbaine
• Figure 3 : Carte de l’Afrique de l’Ouest
• Figure 4 : Carte du Sénégal
• Figure 5 : Carte de la République de Guinée
• Figure 6 : Carte du Togo
• Figure 7 : Taux de recouvrement à Lomé
• Figure 8 : Nombre de versements entre 09/99 et 03/02
• Figure 9 : Evolution des prix des abonnements
• Figure 10 : Comparaison des prix de la laitue sans et avec maladies ou ravageurs
• Figure 11 : Pertes de la culture d’oignon dues aux parasites
• Figure 12 : Modèles des variables explicatives pour la disposition du tri à la source et la valorisation des ordures ménagères
• Figure 13 : Pourcentages des catégories de nombre d’enfants par ménage
• Figure 14 : Pourcentages de catégories de nombre d’adultes par ménage
• Figure 15 : Pourcentage des ménages par catégorie de revenu mensuel
• Figure 16 : Modèle schématisé pour la valorisation des ordures
• Figure 17 : Influence de la taille de la ville et l’interaction entre la taille de la ville et le dépôt d’ordures sur la probabilité de la valorisation des ordures
• Figure 18 : Modèle schématisé pour la disposition au tri à la source
• Figure 19 : Influence du niveau de revenus mensuels sur la probabilité de la disposition au tri à la source
• Figure 20 : Modèle schématique des variables explicatives et des variables à expliquer des faits agricoles
• Figure 21 : Modèle schématisé des variables explicatives et des variables à expliquer sur les avis concernant le compost
• Figure 22 : Le niveau de formation des ménagères dans les différentes villes
• Figure 23 : Le niveau de formation des agricultrices et maraîchères des différentes villes
• Figure 24 : Le niveau de formation des agriculteurs et des maraîchers des différentes villes
• Figure 25 : Le niveau de formation des chefs de concession masculins
• Figure 26 : Modèle schématisé des effets et des interactions de 1er ordre influençant la connaissance de la fabrication du compost
• Figure 27 : Modèles sur la fabrication du compost
• Figure 28 : Modèle d'interaction du 1er ordre sur l'utilisation du compost
• Figure 29 : Influence de l'intensité de contact dans les modèles des faits d'interaction du 1erordre
• Figure 30 : Influence de l'interaction entre l'intensité de contact et l'ethnie de la ville sur la probabilité de la connaissance de la fabrication du compost dans le modèle d'interaction du 1er ordre
• Figure 31 : Influence de l'interaction entre l'intensité de contact et l'ethnie de la ville sur la probabilité de la fabrication du compost dans le modèle d'interaction du 1er ordre
• Figure 32 : Influence de l'interaction entre l'intensité de contact et l'ethnie de la ville sur la probabilité de l'utilisation du compost dans le modèle d'interaction du 1er ordre
• Figure 33 : Influence du niveau de formation sur la probabilité de la connais-sance de la fabrication du compost dans le modèle d'interaction du 1er ordre
• Figure 34 : Influence de l'ethnie d'exploitant sur la probabilité de connaissance de la fabrication du compost dans le modèle d'interaction du 1er ordre
• Figure 35 : Influence de la taille de la ville sur la probabilité de l'utilisation du compost dans le modèle d'interaction du 1er ordre
• Figure 36 : Influence de la taille de la ville sur la probabilité de l'utilisation du compost dans le modèle d'interaction du 1er ordre
• Figure 37 : Modèles sur la disposition à l'achat du compost
• Figure 38 : Modèles sur la supposition d’utiliser le compost phytosanitaire
• Figure 39 : Modèles sur la disposition à l'utilisation du compost issu d’ordures
• Figure 40 : Influence de la taille de la ville sur la disposition à l'utilisation du compost issu des ordures dans le modèle d'interaction du 1er ordre
• Figure 41 : Influence de la taille de la ville et ses interactions avec l'utilisation des fertilisants et les dispositions à acheter du compost sur la disposition à utiliser le compost issu d’ordures dans le modèle d'interaction du 1er ordre
• Figure 1 : Répartition des petits êtres en mina
• Figure 2 : Répartition des maladies des cultures maraîchères en mina