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Enregistrement W4322711530 · doi:10.4000/vertigo.38724

Déploiement des initiatives de réduction de la déforestation et émergence de dynamiques territoriales dans la province de la Tshopo en République Démocratique du Congo

2022· article· fr· W4322711530 sur OpenAlexvenueno aff
Eliezer Majambu, Moïse Tsayem Demaze, Dénis Sonwa, Symphorien Ongolo, Benoît Mertens

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Tshopo est une des premières provinces de la République Démocratique du Congo (RDC) à être sélectionnée, en 2011, pour la mise en œuvre des projets de Réduction des Émissions de gaz à effet de serre issues de la Déforestation et de la Dégradation des forêts (REDD+). Depuis lors, cette province offre l’opportunité d’analyser la mise en œuvre des initiatives de réduction de la déforestation pour comprendre comment la REDD+, élaborée au niveau international et mise à l’agenda au niveau national à Kinshasa pour le compte de la RDC, est déployée concrètement sur le terrain à travers des projets de réduction de la déforestation. Cet article décrypte le processus de diffusion et de sélection des sites de mise en œuvre des projets en RDC en général et dans la province de la Tshopo en particulier. Il décrit et analyse également la mise en œuvre des activités estampillées REDD+ et les dynamiques territoriales qui en découlent. En mobilisant les concepts de diffusion et implémentation des politiques (policy diffusion and implementation), de dynamiques territoriales, ainsi que l’analyse de documents officiels, les enquêtes par entretien et les observations directes sur le terrain, nous montrons que la diffusion de la REDD+, de l’arène nationale à l’arène locale dans la Tshopo, a été l’initiative de la Coordination nationale REDD+ (CN-REDD), appuyée financièrement par les partenaires extérieurs. La sélection des sites considérés comme « points chauds » de la déforestation a été une étape cruciale du processus de diffusion. En plus des projets pilotes REDD+, les sites sélectionnés ont accueilli les projets intégrés REDD+ (PIREDD). Les résultats de nos investigations montrent que dans la Tshopo, les activités réalisées dans le cadre des PIREDD+ sont en rapport avec l’aménagement du territoire, la gouvernance, l’agriculture, l’afforestation et la restauration des paysages. Ces activités font émerger des dynamiques territoriales caractérisées par des changements d’occupation du sol et des velléités d’appropriation ou de réappropriation foncière. Les dynamiques émergentes sont néanmoins soumises à de fortes contraintes : lenteur et retard dans la réalisation des projets, courte durée des projets, absence d’innovations liée au fait que les projets s’apparentent aux initiatives classiques de développement qui n’ont pas, par le passé, fait la preuve de leur efficacité. Les contraintes identifiées révèlent des dysfonctionnements qui ont pour effet de réduire l'enthousiasme des acteurs locaux, avec le risque de compromettre le succès de la lutte contre la déforestation à travers les projets REDD+.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations0
Publié2022
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