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Enregistrement W4409400514 · doi:10.20944/preprints202504.0928.v1

What Role for Local Communities in the Conservation of the Bontioli Forest, Burkina Faso?

2025· preprint· en· W4409400514 sur OpenAlexfundno aff
M Traore, Jean‐François Bissonnette

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGeographyAgroforestryEnvironmental protectionEnvironmental planningForestryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The decline of forests in many countries has prompted governments to adopt conservation measures for forest resources. In the total and partial wildlife reserves of Bontioli, forest conservation appears difficult to implement despite the state's adoption of so-called participatory management approaches. Forest cover loss persists due to the combined effects of natural and human factors. Authorities are attempting to preserve the forest in a context of growing local needs, driven—though not exclusively—by demographic pressure. Using a mixed-methods approach combining qualitative and quantitative data, we mapped this forest retreat and analyzed its underlying causes. We also examined local perceptions of forest conservation. While forest decline is widely acknowledged and lamented, it highlights divergent views between authorities and local populations regarding concepts such as deforestation and conservation. The diversity of perceptions, depending on place of residence and the level of dependence on the land resources of the Bontioli reserves, also plays a key role in the acceptance of policies aimed at forest preservation. For sustainable forest management, the development of socio-economic infrastructure, the transformation of a part of the reserve into an agroforestry park, and the ongoing consultation of local communities emerge as effective solutions for safeguarding the forest.

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 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,190 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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