AgriForEst : un jeu pour élaborer des scénarios sur un terroir villageois d’Afrique Centrale
Notice bibliographique
Résumé
La modélisation d’accompagnement (ComMod) est une démarche d’appui à la gestion des ressources naturelles qui a émergé en opposition aux approches classiques, dites descendantes. Utilisée par les praticiens du développement pour accompagner les parties-prenantes dans la résolution de conflits, elle est aussi utilisée par les chercheurs pour créer des connaissances sur les objets complexes que sont les systèmes écologiques et sociaux (SES). Cette étude montre comment ComMod a permis de créer un outil de recherche et d’élaboration de scénarios sur le fonctionnement d’un SES de front pionnier en forêt dense à l’est du Cameroun. Durant trois années, un processus ComMod a été engagé avec des agriculteurs et des chasseurs-cueilleurs ; il a abouti à la co-construction du modèle AgriForEst (Agriculture et forêts à l’Est Cameroun) traduit sous forme d’un jeu de rôles et de plateau. L’utilisation du jeu en dehors de son arène de concepteurs a servi de validation du modèle par les acteurs locaux. Nous présentons comment les participants se sont approprié l’outil, et ont ainsi développé leur capacité à projeter les états futurs du système. Nous discutons enfin la signification des résultats obtenus : les connaissances produites sont de nature démonstrative et non explicative. Une session de jeu montre comment les femmes et les hommes changent leurs stratégies, et créent de nouvelles normes en réponse aux changements, changent la forêt et sont changés en retour. AgriForEst montre comment se façonne un paysage. Il faut y jouer ou le voir jouer pour s’en rendre compte.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».