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Enregistrement W4400871295 · doi:10.57109/208

Etude comparative sur les causes de dégradation de la forêt Maamora et la forêt Izarène, Maroc

2024· article· fr· W4400871295 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueINTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED RESEARCH IN INNOVATION MANAGEMENT & SOCIAL SCIENCES · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A C TLes deux forts Maamora et Izarne au Maroc reprsentes deux tends nationaux qui jouent un rle socioconomique et cologique trs important.Cependant, ces deux structures subissent une dforestation cause par de multiples facteurs, certains humains et d'autres naturels.L'objectif de notre travail consiste inventorier les causes derrire cette dgradation.Pour raliser ce travail nous avons eu recours un questionnaire compos de 13 items en liaison avec la dgradation et la surexploitation de ces deux forts.Les rsultats de cette enqute montrent une diffrence significative entre les types et les combinaisons de ces types de dgradation des deux forets.En effet, les enquts de la fort Maamora et ceux de la fort d'izarne confirment que la population qui habite la fort participe activement la dgradation ainsi que les facteurs climatiques et les facteurs lis la pollution sont les principales causes.Cependant d'autres facteurs s'ajoutent ou combinent avec ces principaux facteurs pour menacer de faon plus difficile la gestion durable de la fort.Devant cette situation les responsables doivent instaurer des lois et des rglements stricts pour sauver ces deux patrimoines nationaux . . .

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,305 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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