Les moteurs de la déforestation des mangroves urbaines du Grand Libreville (Gabon)
Notice bibliographique
Résumé
Malgré leur importance dans la stabilité et la santé des environnements côtiers, les mangroves sont soumises à des pressions importantes, majoritairement causées par des moteurs anthropiques. Les objectifs sont de mesurer la régression des surfaces de mangrove entre 2007 et 2020 dans l’espace urbain du Grand Libreville (Gabon) et d’identifier les moteurs anthropiques de déforestation. Pour cela, deux méthodes complémentaires ont été appliquées : une analyse de la dynamique de l’occupation du sol de trois sites caractéristiques, à partir d’orthophotos à très haute résolution, fournies par Maxar Technologies, et des observations directes. Ainsi, entre 2007 et 2020, les changements d’occupation du sol à Okala-Angondjé, Lowé et Igoumié sont surtout marqués par la progression du bâti et son empiètement sur la végétation. Tous les sites ont connu des régressions nettes de mangrove : 35,6 hectares à Okala-Angondjé, 46,9 hectares à Lowé et 36,6 hectares à Igoumié, donnant lieu à un taux de déforestation global de 0,8% par an. Les reculs d’origine anthropique y représentent 57% des régressions à Okala-Angondjé, 96% à la rivière Lowé et 78% dans la zone d’Igoumié. Les moteurs de déforestation sont multiples : expansions résidentielles, installation de quartiers de pêcheurs, implantations hôtelières ou touristiques, création et extension des décharges d’ordures, industrialisation, développement portuaire et installations énergétiques. D’autres activités économiques ont provoqué quelques déforestations de mangrove, mais de plus faible ampleur : l’agriculture, l’élevage et l’aquaculture. Toutefois, le taux annuel de déforestation des mangroves urbaines dans la province gabonaise de l’Estuaire est plus élevé que la moyenne mondiale de déforestation des mangroves (0,11%).
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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; 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 ».