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Enregistrement W3133732289 · doi:10.4000/vertigo.28668

Caractérisation du parc agroforestier à Parkia biglobosa (Jacq.) R. Br. Ex G. Don en Basse Casamance (Sénégal)

2021· article· fr· W3133732289 sur OpenAlexvenueno aff
Eric Arnaud Diatta, Bienvenu Sambou, Fatimata Niang-Diop, Malaïny Diatta

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParkia biglobosaForestryHumanitiesGeographyBiologyArtBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En Basse Casamance, Parkia biglobosa fait partie des espèces ligneuses intégrées dans le système de production agricole en raison de son importance socioéconomique. Malgré cette importance, sa population connaît de sérieuses menaces liées à une combinaison de facteurs naturels et anthropiques. Le présent travail a pour finalité la caractérisation de la flore et de la végétation ligneuses du parc agroforestier à P. biglobosa en Basse Casamance. Pour ce faire, un inventaire systématique des champs de culture a été effectué dans deux villages en utilisant la méthode du Plus Proche Individu (PPI). Cette étude a permis de recenser 29 espèces appartenant à 27 genres répartis dans 13 familles botaniques sur l’ensemble des terroirs des deux villages, dont 24 espèces à Kagnobon contre 18 à Mangagoulack. L’indice de Shannon-Weaver montre une faible diversité sur l’ensemble des deux villages. Les paramètres structuraux sont plus élevés à Mangagoulack excepté la régénération et la mortalité de l’espèce. Les différentes structures laissent apparaître un peuplement jeune à Mangagoulack contrairement à Kagnobon où l’espèce est confrontée à un problème de régénération dû aux feux de végétation récurrents et à l’exploitation des fruits. Des efforts pourraient être consentis dans le sens de préserver la régénération de P. biglobosa et ainsi, assurer son maintien dans les champs de culture.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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