Analysis of Agro Alternatives to Boost Cameroon’s Socio-Environmental Resilience, Sustainable Development, and Conservation of Native Forests
Notice bibliographique
Résumé
Located in Central Africa, Cameroon is a country with strong social inequalities and fragile governance and institutions. This has a direct impact on the sustainable development of its territory, communities, and native forest, which are subject to constant socio-environmental and economic pressures due to overexploitation. This research has three purposes: (1) to conduct a comparative theoretical/empirical diagnosis on the quality of Cameroon’s institutional framework, governance, and public policies related to territorial sustainability; (2) to assess the impact of the three clusters identified among the 44 stakeholders interviewed (forestry companies/certifiers; NGOs/communities; and banks/public institutions) on each other; and (3) to analyze the contribution of the use of cassava (Manihot esculenta) as an agro alternative to Cameroon’s socio-ecological resilience, sustainable development, and conservation of native forests. The research found: (1) the need for mixed governance with joint accountability to find equitable and lasting sustainable solutions for the parties involved, making communities/ethnic groups visible in the decision-making process; and (2) the agro use of cassava has a positive impact on socio-ecological resilience by contributing to employment, the protection of devastated soils, and the provision of quality food, and by reducing pollution from the cement industry through using cassava waste as an input.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».