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Enregistrement W2888259925 · doi:10.4000/vertigo.20249

Dynamique du couvert végétal et implications socio-environnementales à la périphérie du parc W/Burkina Faso

2018· article· fr· W2888259925 sur OpenAlexvenueno aff
Raogo Noël Gansaonré

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeographyPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les crises climatiques qu’a connues la zone sahélienne, notamment le Burkina Faso, ont eu des impacts sur l’environnement. Face à cela, des efforts de conservation ont été développés dans l’ensemble du pays à travers l’aménagement d’aires protégées. Cependant, les périphéries de ces aires connaissent une dégradation du couvert végétal. Cette étude visait à appréhender la dynamique du couvert végétal à la périphérie du parc W et ses implications sociales et environnementales. La méthodologie mise en œuvre a consisté à l’interprétation d’images satellitaires et à l’analyse de données collectées à l’aide de questionnaires adressés à 114 chefs de ménage. Des images Landsat de 1984 et de 2015 de 30 mètres de résolution ont été classifiées en utilisant la méthode du maximum de vraisemblance. Les résultats montrent que 48,26 % de la superficie de la commune de Diapaga ont connu une dégradation, tandis que 40,38 % et 11,36 % sont respectivement en état de stabilité et d’amélioration. Cette évolution est bien perçue par les populations locales, puisque plus de 80 % des personnes interrogées perçoivent une dégradation du couvert végétal. La corrélation de Kendall a permis de voir que la perception de l’évolution de la densité du couvert végétal dépend de la distance par rapport au parc. Les implications socio-environnementales concernent l’amplification des conflits et les infractions dans le parc W. Dès lors, il convient de mener davantage d’investigations pour une meilleure appréhension des facteurs qui influencent la dynamique du couvert végétal dans la zone d’étude.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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