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Enregistrement W1999821435 · doi:10.4000/vertigo.12319

Représentations de la forêt et répercussions sur la gestion des ressources forestières au Sénégal

2012· article· fr· W1999821435 sur OpenAlexvenueno aff
Mamadou Diop, Bienvenu Sambou, B. Ly

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En Afrique, les programmes de gestion des ressources naturelles forestières ont souvent des difficultés pour donner les résultats escomptés. La plupart des concepteurs de ces programmes ne perçoivent généralement de la forêt que la fonctionnalité et la nécessité d’une utilisation rationnelle de ses ressources. Ils négligent souvent les dimensions symboliques qui pourtant influent sur les rapports des populations avec la nature environnante. C’est ainsi que cet article cherche à comprendre les représentations que les populations se font de la Forêt classée de Patako ainsi que les répercussions possibles sur la gestion de ses ressources. Les données collectées ont révélé que pour 23,5 % des populations interrogées la forêt n’est qu’une brousse. Pour 23 %, elle représente un bien de l’État. 20,7 % la perçoivent comme des terres de culture soustraites de leurs terroirs villageois et seuls 13,4 % des populations pensent que la forêt classée est un espace boisé appartenant aux villages riverains. La forêt classée est aussi représentée dans les textes d’entretien comme foreb buur (forêt de l’État), foreb ñépp (forêt de tout le monde) ou comme xeewëlu Yàlla (don divin). S’agissant de l’appropriation des ressources de la forêt classée, 61,8 % des populations interrogées pensent que ces dernières appartiennent à l’État et seuls 16,6 % pensent qu’elles appartiennent aux populations locales. Ces représentations ont engendré des attitudes difficilement compatibles avec une gestion intégrée des ressources naturelles en ce sens qu’elles traduisent un affaiblissement de l’appropriation de la forêt par les riverains.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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