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Enregistrement W3165359646 · doi:10.25518/2295-8010.1831

Dynamique paysagère du Parc National Naturel de la Forêt des Pins en Haïti (1973- 2018)

2021· article· fr· W3165359646 sur OpenAlexfundno aff
Waselin Salomon, Yannick Useni Sikuzani, Akoua Tamia Madeleine Kouakou, Yao Sadaiou Sabas Barima, Karl Hermane Joseph, Jean Marie Théodat, Jan Bogaert

Notice bibliographique

RevueTropicultura · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Universitaire de la Francophonie
Mots-clésForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En Haïti, la couverture forestière est en constante régression et n’excède pas 3,5% du territoire national. Des aires protégées ont été créés pour préserver les rares massifs forestiers, dont l’Unité 2 du Parc National Naturel de la Forêt des Pins (PNN-FP2). Toutefois, les maigres ressources forestières de ce parc sont sujettes aux diverses pressions anthropiques, telles l’agriculture, l’exploitation du bois d’œuvre, l’urbanisation, etc. menant à la régression de leur superficie dans le paysage. Cette étude a évalué la dynamique spatio-temporelle de l’anthropisation des écosystèmes forestiers du PNN-FP2 à partir de quatre images Landsat datant de 1973, 1986, 1999 et 2018. L’approche cartographique combinée aux outils d’analyse de l’écologie du paysage a révélé que la couverture forestière naturelle a connu, en 45 ans (de 1973 à 2018), une dynamique régressive matérialisée par une perte de 59,63% de sa couverture au profit des classes anthropiques (Champs et jachères, Végétation dégradée et Sol nu). La régression de la couverture forestière est sous-tendue par la dissection et la fragmentation de ses taches par opposition à la création des taches de classes anthropiques. Nos résultats justifient le besoin urgent de développer une politique de gestion intégrée, adéquate et participative afin de préserver durablement les forêts du PNN-FP2.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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