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Enregistrement W1988285418 · doi:10.4000/vertigo.4210

Conservation et restauration de la forêt tropicale du Panama : enjeux et pistes de solutions

2005· article· fr· W1988285418 sur OpenAlexaffvenue
Simon Bilodeau Gauthier, Pascal Côté

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Panama, pays davantage connu pour son célèbre canal, est aussi le berceau d’une biodiversité extraordinaire. Toutefois, à l’instar d’un nombre grandissant de pays situés dans les Tropiques, le Panama fait face à une déforestation extensive depuis le milieu des années 1950. Or pour contrer cette tendance, la partie s’annonce difficile. En effet, l’agriculture itinérante qui est la principale cause de la disparition des forêts panaméennes tend à augmenter en superficie avec l’accroissement de la population. Les petits propriétaires terriens, en grande partie responsable de cette situation, sont loin d’être de mauvaise foi. Avec plus de 60% de la population rurale vivant sous le seuil de la pauvreté, il s’agit ici davantage de survie que d’exploitation à des fins mercantiles. Toutefois, la partie n’est pas encore jouée : 25% du territoire est déjà en aires protégées, et plusieurs projets de reforestation (plantations) et d’agroforesterie ont été mis en place au courant des dernières décennies afin d’offrir une alternative durable aux agriculteurs. Malgré le potentiel énorme de ces alternatives, plusieurs contraintes limitent encore leur utilisation à grande échelle. D’abord, le coût d’implantation est souvent au-delà des moyens financiers des agriculteurs et les besoins des populations locales sont trop peu considérés à priori. De ce fait, nous avons tenté d'apporter, non pas des solutions car elles existent déjà, mais une évaluation des pistes possibles à suivre pour favoriser le succès de tels projets.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,221 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission2
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