Études d’impacts de projets routiers et protection des ressources forestières en milieu de savane africaine : l’exemple du Niger
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Il y a aujourd’hui de plus en plus d’interrogations sur l’efficacité des études d’impact sur l’environnement. Faisant suite à une première recherche qui en avait montré certaines limites, le présent article vise à approfondir la question au moyen d’entrevues avec les experts nationaux investis dans les études d’impacts portant sur des projets routiers au Niger. Un questionnaire a été construit à cet effet autour d’indicateurs de protection des ressources forestières identifiés à travers un processus participatif avec les acteurs nationaux et administré aux experts nationaux. Pour presque tous les thèmes abordés, on constate alors une tendance à l’insatisfaction des cadres de terrain par rapport à la prise en compte des impacts des projets routiers sur les ressources forestières. L’insatisfaction générale est plus grande au niveau des cadres moyens généralement proches du terrain. Par ailleurs, une analyse en composantes principales a permis de regrouper les variables importantes en trois composantes principales : potentiel des ressources forestières en tant que capital productif pour les populations riveraines, conservation de la biodiversité et intégrité des écosystèmes forestiers.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it