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Enregistrement W4323521519 · doi:10.7202/1096757ar

Modes de participation et d’implication des communautés autochtones dans l’exploitation des ressources naturelles au Cameroun : réflexions sur un modèle de gouvernance forestière autochtone dans le bassin du Congo1

2023· article· fr· W4323521519 sur OpenAlexaffvenue
Fernande Abanda Ngono, Soka Armelle Ngoutane Peyou

Notice bibliographique

RevueLes Cahiers du CIÉRA · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malgré la mise en place de mécanismes d’implication des communautés locales dans la gestion des forêts, la territorialisation des dispositifs de participation et la mobilisation des ONG, reste à savoir si les communautés autochtones sont de véritables acteurs de la gouvernance forestière dans le bassin du Congo. Entre les thèses qui posent l’instrumentalisation de l’autochtonie comme rente de fond et celles qui critiquent le manque d’approche ascendante ( bottom-up ) avec l’implication véritable des Autochtones dans le débat concernant leurs droits sur les forêts, la construction d’un mode de gouvernance autochtone apparaît comme l’élément clef de la mise en place d’un modèle de gouvernance forestière concertée impliquant toutes les parties prenantes. À partir de l’exégèse du droit et de l’étude de la littérature sur la question, cet article amorce une réflexion sur les voies d’une gouvernance autochtone au Cameroun. L’analyse institutionnelle et sociologique de l’implication des communautés dans la gestion des forêts au Cameroun démontre à quel point l’émergence d’une action collective autochtone est importante pour que les communautés Bakola et Bagyéli deviennent de véritables acteurs de la gestion des forêts au Cameroun.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,229 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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