Télédétection et SIG pour l’évaluation de l’état de dégradation et des opportunités de restauration des terres au Niger
Notice bibliographique
Résumé
Adama I, Soungalo S, Edmond HIEN, et Prosper Z, 2020. Perceptions paysannes de la dégradation des ressources naturelles des bas-fonds en zone soudano-sahélienne : cas du sous bassin versant du Nakanbé-Dem au Burkina Faso, International Journal of biological and Chemical Sciences, ISSN 1997-342X, ISSN 1991-8631, 14(3) : p 883-895 ; Al H, Dorsuma et Mélanie., 2008. Variabilité climatique, désertification et biodiversité en Afrique : s’adapter, une approche intégrée, Article VertigO, Vol8 No2, 24p ; Autorité du Liptaco-Gourma (2017). Programme régional de gestion durable des terres et de renforcement de la résilience des communautés rurales et des écosystèmes aux changements climatiques dans les états du liptako-gourma, Annexe, Volume III, 75p ; Bahari IM, Malam A.M, Mamadou I, Maman I, Abba B, Kadaouré I., Faran M O, Bouzou MI, 2021. Tendances du reverdissement et de la dégradation du sol dans l’Ouest du Niger, Canadian journal of tropical geography, Vol. (8) 1, p52-57 ; Bénoit S, et Mandéla H ,2015. Atlas agro
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».