Les perceptions des populations locales de la forêt du Karthala aux Comores et du projet de sa mise en protection : une approche par les cartes cognitives et des représentations sociales
Notice bibliographique
Résumé
La forêt du Karthala (Comores) fait actuellement l’objet d’une politique nationale de mise en protection, en lien avec la communauté internationale. Cette politique peut entrer plus ou moins en adéquation avec les perceptions et les attentes des riverains de la forêt. Afin de mieux comprendre les enjeux de cette politique, nous avons étudié les représentations de la forêt par les populations locales, en amont de sa mise en protection. Nous faisons l’hypothèse que ces représentations varient en fonction de la proximité à la forêt. Nous posons les hypothèses suivantes : (i) le degré de connaissances des composantes de la forêt est différent selon les métiers, le genre, l’âge et les modes de fréquentation de la forêt ; (ii) la réussite de la mise en place de l’aire protégée de la forêt du Karthala s’appuie sur la prise en compte des représentations et usages de la forêt par les riverains. Des enquêtes conduites en 2016 et 2017 dans huit localités autour de la forêt du Karthala et dans la capitale Moroni ont permis de saisir les représentations des composantes de la forêt et du projet de création de l’aire protégée. Les données récoltées ont été rassemblées sous forme de cartes cognitives et d’associations libres. À partir de ces données, nous avons construit un indice de complexité cognitive de chaque personne interrogée vis-à-vis de la forêt, que nous avons expliqué au regard des catégories socioprofessionnelles, catégories d’âge, genre et lieu de résidence. Nous avons également comparé les représentations sociales de la forêt entre les riverains et les habitants de la capitale. Nos résultats montrent que l’approche par les cartes cognitives permet d’améliorer les discussions autour d’une politique publique environnementale pour des raisons autant pragmatiques qu’éthiques et permet d’étudier les enjeux de réconciliation entre objectifs de conservation de la biodiversité et de développement humain des territoires.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».