L’introduction de la notion de service environnemental et écosystémique à Madagascar
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à identifier les modalités de l’introduction et de l’adoption de la notion de service écosystémique/environnemental (SE) à Madagascar, pays à méga-biodiversité et faible développement économique. La recherche a privilégié l’étude documentaire et les entretiens. L’analyse montre l’importance des bailleurs internationaux et ONG dans l’émergence de cette notion tant au niveau macro-institutionnel, qu’au niveau des activités de terrain. Plusieurs étapes sont identifiées à travers une analyse historique : (1) fin des années 90 : réflexion exploratoire sur la valeur totale des produits forestiers; (2) 2000-2004 : réflexion avancée avec les études d’économistes consacrées au financement durable et à l’extension du réseau d’aires protégées; (3) depuis 2004 : mise en œuvre de dispositifs PSE (séquestration de carbone, services hydrologiques, conservation de la biodiversité). Actuellement, les acteurs tentent collectivement de générer un projet de politique nationale, ce qui marque une grande différence avec le processus d’introduction au Costa Rica, pays pionnier des PSE, par une loi forestière. Si le milieu de la conservation est acquis à cette notion, elle n’est pas encore acceptée par tous les acteurs du développement. De plus, il existe à Madagascar de multiples façons d’exprimer et d’interpréter la notion de SE. Tant comme notion éducative favorisant la conscience environnementale, que comme nouvelle justification de dispositifs concrets, la notion SE témoigne aussi d’une mutation de vision de la conservation. Son développement n’est pas exempt d’opportunisme en vue du financement des institutions intermédiaires dans plusieurs secteurs (forêt, agriculture, énergie)
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".