Notice bibliographique
Résumé
Analyser la rsilience des populations au changement climatique et les opportunits de la REDD+ pour recommander des synergies entre adaptation et mitigation dans le Bassin du Congo Changement Climatique et Forts dans le Bassin du Congo : Synergies entre l'Adaptation et l'Attnuation Communiquer sur le changement climatique : Pourquoi? Comment ? Mme si elle est souvent confine par les politiques dans l'troit domaine de l'environnement, la question du changement climatique fait en ralit appel de nombreuses disciplines scientifiques, d'o la ncessit d'changes interdisciplinaires systmatiques sur le sujet. En outre, les concepts et processus relatifs au changement climatique se complexifient, rendant difficiles leur comprhension et leur intgration dans les politiques environnementales et les politiques sectorielles de dveloppement. Aussi, en plus de ces changes interdisciplinaires, un dialogue nourri entre les scientifiques et les preneurs de dcision s'avre incontournable. Ces concepts tant gnralement conus l'chelle internationale, ils doivent encore tre adapts aux exigences et aux contingences sous rgionales, ce qui implique l'laboration et la mise en oeuvre de stratgies de communication spcifiques. Les populations rurales du Bassin du Congo sont considres tort ou raison comme les premiers agents de dforestation, en raison de l'agriculture itinrante sur brlis qu'elles pratiquent. Alors mme qu'elles sont prouves par de nombreux flaux d'origine structurelle ou politique tels que les conflits arms, la mal gouvernance, la corruption, les pidmies, ou l'extrme pauvret, les fluctuations climatiques viennent mettre mal leur scurit alimentaire. De plus, l'insuffisance d'accs aux Sance d'information et de sensibilisation des dcideurs locaux sur les changements climatiques organise par le COBAM Lukolla.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».