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Enregistrement W4406992389 · doi:10.3989/pirineos.2024.179.346

Mapping the land cover dynamics of the Moanda Mangrove Marine Park in Central Kongo Province, DRC from 2002 to 2020

2024· article· en· W4406992389 sur OpenAlexaff
Joël Tungi-Tungi Luzolo, Christ Lendo Masivi, Pacifique Madibi Mubamba, Michel Ngoy Kibwila, Jules Mitashi Kimvula

Notice bibliographique

RevuePirineos · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMangroveDeforestation (computer science)GeographyLand coverEnvironmental scienceForestryLand useAgroforestryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mangrove land cover is undergoing unprecedented anthropization. The main objective of this study is to map and quantify the dynamics of land cover in the Moanda Mangrove Marine Park between 2002 and 2020. Specifically, it aims to: (i) assess the annual rate of change in the mangrove land cover; (ii) estimate the influence of wood energy on the decline in mangrove forest area; and (iii) propose measures for the sustainable management of the Mangrove Marine Park forest. The study method is a combination of field survey, diachronic analysis of Landsat images and statistical analysis. The very good correspondence between the classification results and field reality was justified by the Kappa value (0.81) and overall accuracy (82.4%). The diachronic analysis of satellite images showed the regression of areas covered by forest classes in favor of the anthropogenic activities, herbaceous mangroves and the savannah. The annual deforestation rate in the Moanda Mangrove Marine Park is estimated at around 0.07%. The result points to the heavy dependence of coastal households in Moanda on fishing (31%), agriculture (26%) and charcoal production (22%), all of which put pressure on the natural resources of the Mangrove Marine Park. Promoting an integrated approach and techniques for the sustainable use of natural resources is an effective way of combating deforestation in the Moanda Mangrove Marine Park.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,178 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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