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Enregistrement W1569192824 · doi:10.4000/vertigo.12579

Un conservatoire botanique adapté au territoire guyanais : comment intégrer connaissances scientifiques et connaissances traditionnelles?

2012· article· fr· W1569192824 sur OpenAlexvenueno aff
Marie Fleury, Sophie Gonzalez, Pierre Grenand, Stéphane Guitet, Daniel Sabatier

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyForestryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malgré l’idée couramment admise d’un territoire couvert d’une forêt homogène, en réalité la Guyane est très hétérogène tant dans la répartition des espèces que des paysages végétaux. Nous évoquerons les différentes voies d’exploration possibles de la biodiversité végétale utilisées jusqu’à présent et leurs perspectives de développement dans le cadre de la mise en place d’un conservatoire botanique en Guyane. Deux exemples seront développés: l’état des connaissances et les stratégies d’acquisition pour les espèces arborescentes forestières mettant l’accent sur l’aspect fragmenté de l’espace forestier ; et l’étude des espèces dites « utiles », associées aux activités humaines, en particulier les plantes liées à l’agriculture traditionnelle, les plantes médicinales et les plantes introduites, dont la présence est liée à l’habitat humain, ancien ou récent.La mise en place du conservatoire botanique à l’échelle de la Région Guyane, portée par la collectivité locale, et soutenue par le ministère de l’Environnement nous permet d’envisager la mise en place d’une structure intégrant les connaissances scientifiques et les connaissances traditionnelles. Médiateur entre l’État, les collectivités, les organismes de recherche, les associations et les communautés, il pourrait devenir un véritable outil de gouvernance de la biodiversité pour la Guyane, mais aussi une plateforme de collaboration internationale à l’échelle du plateau des Guyanes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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