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Enregistrement W2803480137 · doi:10.5539/jgg.v10n2p56

Land-Use/Land-Cover Change and Anthropogenic Causes Around Koupa Matapit Gallery Forest, West-Cameroon

2018· article· en· W2803480137 sur OpenAlexvenueno aff
Marie Caroline Momo Solefack, André Ledoux Njouonkou, Lucie Félicité Temgoua, Romuald Djouda Zangmene, Junior Baudoin Wouokoue Taffo, Mama Ntoupka

Notice bibliographique

RevueJournal of Geography and Geology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeforestation (computer science)GeographyLand coverLand usePopulationSatellite imageryAgricultureForestryForest coverAgricultural landShifting cultivationLand use, land-use change and forestryAgroforestryEnvironmental sciencePhysical geographyRemote sensingEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assesses land cover change of the Koupa Matapit forest gallery, West Cameroon, in relation to anthropogenic factors. Ethnobotanical surveys were conducted to investigate the relationships between the local population and the gallery forest; the spatio-temporal dynamics of the landscapes around the gallery forest were studied from the diachronic analysis of three Landsat TM satellite images of 1984, Landsat ETM + 1999 and Landsat OLI_TIRS of 2016, supplemented by verification missions on field. The satellite images were processed using ArcGIS and Erdas Imagine software. According to surveys, it should be noted that agriculture and livestock are the main economic activities of the population of Koupa Matapit, agriculture and fuel wood collection for energy were the main anthropogenic activities responsible for deforestation and degradation of the forest gallery. The collection of non-timber forest products (NTFPs) would have a significant implication in land use and cover changes. The results indicate that the extension of savannah/agricultural land (from 6989 ha in 1984 to 7604 ha in 2016) and bare soil/built up area (from 71 ha in 1984 to 342 ha in 2016) would have led to the disappearance of much of the forest area (1465 ha in 1984 to 580 ha in 2016). The rapid population growth of Koupa Matapit would be responsible for these pressures. There is an urgent need to implement appropriate land use policy in this area.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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