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Record W1555653920 · doi:10.4000/vertigo.12528

Forêts, évangélismes et aides humanitaires post-sismique en Haïti : des liaisons dangereuses

2012· article· fr· W1555653920 on OpenAlexvenueno aff
Pierre Jorès Mérat

Bibliographic record

VenueVertigO · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeologyArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Haïti vit, depuis au moins une cinquantaine d’années, une situation de déforestation sévère qui s’explique par des facteurs historiques, socio-économiques, militaires et politiques. Le séisme du 12 janvier 2010 a fait émerger dans son sillage un autre accélérateur de la déforestation. En effet, l’aide internationale post-sismique dont bénéficie Haïti est une arme à double tranchant. Elle sauve des vies, mais elle contribue insidieusement à la déforestation de ce pays. Cette dynamique est liée à son contenu (riz et haricots secs) et ses dommages collatéraux (le prosélytisme des Organisations Non Gouvernementales humanitaires d’origines religieuses et l’utilisation exclusive du bois comme matériau/modèle pour la reconstruction). Ce que nous soumettons à l’analyse c’est l’avenir du capital forestier d’Haïti dans la grande dynamique de la reconstruction post-catastrophe du pays qui se fait avec l’aide de la communauté internationale. Cette aide dans son volet humanitaire n’arrive pas à concilier l’urgence et les intérêts futurs du pays. Elle met en place les conditions de réalisation d’une autre catastrophe, l’extinction des ressources forestières. De ce fait, l’aide humanitaire post-sismique dans sa forme actuelle est donc dangereuse pour la sauvegarde des forêts en Haïti.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.265
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.033
GPT teacher head0.273
Teacher spread0.240 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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
Published2012
Admission routes1
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