Le développement touristique à Tolagnaro et dans le Parc national d’Andohahela (Madagascar): la mise en valeur des ressources naturelles par la lutte contre la pauvreté
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose d’explorer les enjeux politiques et économiques auxquels sont confrontés les acteurs du développement touristique à Madagascar. S’appuyant sur une approche hétérodoxe d’économie politique, notre analyse cherche à identifier les mécanismes d’arbitrage entre les objectifs de développement du tourisme, de lutte contre la pauvreté et ceux de protection des ressources naturelles, particulièrement dans le cas du Parc National d’Andohahela dans la région de Tolagnaro (Sud-est de Madagascar). Les enjeux sous-jacents et l’urgence des conditions qui caractérisent Madagascar militent en faveur d’un renouvellement du regard s’appuyant sur l’économie politique afin d’éclairer les perceptions et les tensions dans la définition des problèmes économiques, sociaux et environnementaux. Cette lecture permet d’identifier certaines incompatibilités qui expliquent en partie les multiples ambiguïtés dans la mise en œuvre de stratégies de protection des ressources naturelles par le développement touristique et contribue ainsi à mieux comprendre les « blocages » qu’on lui attribue.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".