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Record W1526177304 · doi:10.4000/primatologie.383

Malles pédagogiques itinérantes « les grands singes et leur habitat »: parcours et premières évaluations de l’impact du projet en Ouganda et au Gabon

2009· article· fr· W1526177304 on OpenAlexaff
Sabrina Krief, Samy Mankoto, Jean-Michel Krief

Bibliographic record

VenueRevue de primatologie · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsDepartment of Environment and Conservation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Un programme de sensibilisation sur les grands singes et les forêts tropicales a été conçu en partenariat entre le « Projet pour la conservation des Grands Singes », le Muséum National d’Histoire Naturelle, l’UNESCO et la Coopération Française. Il s’appuie sur la circulation de malles pédagogiques d’un volume d’environ 1m3 contenant des outils ludiques et didactiques présentés par des animateurs locaux. Après une année de circulation de la malle dans les écoles à proximité des zones où vivent les grands singes en Ouganda et au Gabon, près de 15 000 enfants ont pris part à ce programme. Reçue dans 52 écoles primaires et secondaires en Ouganda, sur un parcours de 1 500 km organisé par le Wildlife Club of Uganda, la malle pédagogique et les animations associées ont permis selon une première étude d’impact d’accroître la motivation des enfants à protéger les grands singes et leur habitat. Au Gabon, le projet, sous l’impulsion du RAPAC, s’est appuyé sur neuf partenaires impliqués dans l’éducation environnementale et a pu être accueilli dans 66 écoles du pays dont certaines situées dans une concession forestière. Dans certaines localités, des données sur la consommation de viande de grands singes ont été collectées. Les sites atteints étaient répartis sur un circuit de 1 500 km. Les perspectives sont d’élargir le programme à d’autres pays de l’aire de répartition des grands singes en y associant des enquêtes socio-économiques et des études d’impact.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.380
Threshold uncertainty score0.924

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.050
GPT teacher head0.338
Teacher spread0.287 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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