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Enregistrement W4390966687 · doi:10.4000/vertigo.41383

Valeur des bois-énergie, bois d’œuvre et de service dans les zones de mangroves des sites Ramsar 1017 et 1018 au Bénin

2023· article· fr· W4390966687 sur OpenAlexvenueno aff
Elie Antoine Padonou, Symphorien Agbahoungba, Clément Sewadé, Sidol Houngbo, Idelphonse O. Saliou, Afio Zannou

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtForestryHumanitiesGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude vise à déterminer la valeur du bois et la part du revenu des ménages allouée aux dépenses de consommation du bois dans les zones de mangroves des sites RAMSAR 1017 et 1018 au Bénin en vue de mieux planifier les programmes de reboisement des zones périphériques des sites RAMSAR et de réduire les pressions sur les forêts naturelles. Des enquêtes ont été réalisées auprès de 1060 acteurs de différents corps de métier intervenant dans la valorisation du bois (chefs de ménage, femmes de ménage, vendeurs de nourritures, collecteurs et revendeurs de bois de chauffe, fabricants et revendeurs de charbon de bois, exploitants forestiers, menuisiers et scieurs) dans les zones de mangroves des deux sites. Les résultats ont montré qu’un ménage dépense en moyenne pour la consommation du bois d’œuvre 18 446 Francs CFA par an, pour le bois de service 8 311 Francs CFA par an, 110 230 Francs CFA par an pour le bois de chauffe et 30 295 Francs CFA par an pour le charbon de bois au niveau du site RAMSAR 1017. Au niveau du site 1018, les dépenses moyennes par ménage sont de 33 938 Francs CFA par an pour le bois d’œuvre, 17 700 Francs CFA par an pour le bois de service, 94 535 Francs CFA par an pour le bois de chauffe et 24 090 Francs CFA par an pour le charbon de bois. L’étude suggère le développement d’une politique de plantation des espèces de bois utilisées et de promotion de sources moins couteuses d’énergie pour les ménages.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,267
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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