5-2- Revenus issus des
activités extra agricoles et âge
Figure 14 : Répartition des classes
de revenus extra agricoles selon les villages
Les villages de Mbadaoune et de Diamafara se
caractérisent par l'absence des exploitants qui n'ont pas de revenus
extra agricoles, tandis que celui de Ndiaye Ndiaye est
caractérisé par une dominance de ce genre de producteurs.
Dans la logique de la typologie réalisée, les
jeunes producteurs tendent à avoir les plus grands revenus extra
agricoles, tandis que les plus âgés tendent à appartenir
aux classes de revenus extra agricoles les plus basses.
Mbadaoune et Diamafara devraient donc être
caractérisés par une dominance des jeunes producteurs tandis que
Ndiaye Ndiaye devrait en principe être caractérisé par une
dominance des producteurs plus âgés, ce qui a été
montré précédemment
Les figures 11 et 12 qui suivent nous donnent les
répartitions des classes d'âge à Mbadaoune et à
Ndiaye Ndiaye.
Figure 15 : Distribution des classes
d'âge à Mbadaoune
Le village de Mbadaoune est en effet bien marqué par
une importance de la classe d'âge 40-49 ans. Plus de la moitié des
producteurs qui appartiennent à cette classe d'âge se retrouve
dans ce village.
Bien que la classe d'âge 32-39 ans ne soit pas
représentée dans le village, les classes d'âge
supérieures sont aussi faiblement représentées.
C'est pourquoi dans la classification qui est faite, le
village de Mbadaoune est un village appartenant à la classe d'âge
intermédiaire. De ce fait, elle doit garder les caractéristiques
de ce groupe.
Figure 16 : Distribution des classes
d'âge à Diamafara
Le village de Diamafara est
marqué par une absence totale des classes d'âge supérieures
allant de 60 à 84 ans. Toutefois, les autres classes d'âge
inférieures sont bien représentées dans ce village,
particulièrement celle allant de 40 à 49 ans.
Les villages de Diamafara et de Mbadaoune sont effectivement
dominés par les jeunes producteurs, ceci milite en faveur d'une
exactitude de la typologie réalisée.
L'importance d'une telle démarche est de s'assurer que
les groupes définis par l'analyse multivariée correspondent bien
à la réalité.
Ceci permet de minimiser les erreurs conséquentes
à une mauvaise classification sur les comptes d'exploitation des groupes
ainsi définis.
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