Écologie et dynamique spatio-temporelle des mangroves au Togo
Notice bibliographique
Résumé
Au Togo, l'installation des ouvrages portuaires, la construction du barrage hydroélectrique de Nangbéto, la croissance urbaine et les activités relatives à l’installation des bassins piscicoles, et l'expansion des aires de production en agriculture sont les causes majeures de la dégradation drastique des mangroves. Afin de contribuer à une meilleure gestion de cet écosystème, une évaluation de la structure actuelle des mangroves, de leur dynamique spatio-temporelle et des enjeux socio-économiques a été réalisée. Pour ce faire, des données d'inventaires forestiers, d'entretiens dirigés et des images Landsat de 1986 et de 2014 ont été utilisées. Les inventaires ont permis de recenser 23 espèces végétales réparties en 23 genres et 17 familles dominées par les Rhyzophora racemosa et Avicennia germinans. La classification hiérarchique des relevés d'inventaire forestier a permis d’identifier trois groupements végétaux de mangroves. Les résultats des enquêtes montrent que tous les acteurs utilisent le bois provenant de la mangrove pour des besoins énergétiques et de service. De 1986 à 2014, l’état des unités d’occupation du sol de la zone d’étude a subi d'énormes mutations. Les zones inondables et les tannes ont vu leurs superficies augmentées respectivement de 39,91 % et 46,06 % tandis que le couvert de végétation dense a perdu globalement 47,19 % (soit 829,82 ha) de sa superficie. Les pressions anthropiques seraient à l'origine de la dégradation des mangroves, impactant les services écosystémiques ainsi que leur productivité. Du fait de l’importance écologique des mangroves, il est urgent et nécessaire d’élaborer un plan d’aménagement adéquat prenant en compte les réalités actuelles.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».