Deforestation, Erosion, and Fire: Degradation Myths in the Environmental History of Madagascar
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mention of the island nation of Madagascar conjures up images of exotic nature, rampant deforestation, and destructive erosion. Popular descriptions of the island frequently include phrases such as 'ecological mayhem' or 'barren landscape'. This paper compares this common wisdom and conservation rhetoric about the environmental history of Madagascar with the results of recent research by paleoecologists and others. Deforestation and erosion, while very real trends, are exaggerated due to mistaken ideas about pre-settlement forest extent and the eye-catching red soils and erosion gullies. The role of fire, principal tool of landscape change and pasture maintenance, is unnecessarily demonised. Blame is placed on the Malagasy people and problems of poverty and population growth, ignoring economic interests, historical political contexts, community politics, and the potential of the people to manage their resources positively. Finally, drawing from the recent school of thought that recognises the role of narratives, discourses, and representations in the politics of conservation, this paper concludes by illustrating the political nature of the oft-repeated story of environmental degradation in Madagascar.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,024 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».