Leçons et futur de la gestion intégrée des zones côtières dans le monde
Bibliographic record
Abstract
Après avoir tenté d’identifier les réalisations et les leçons majeures que l’on peut tirer des expériences de gestion intégrée des zones côtières (GIZC) de par le monde, l’article fait état de la capacité d’intégration conceptuelle de la GIZC, qu’il s’agisse de la gestion durable des pêcheries et de l’approche écosystémique qu’elle promeut, de la conservation de la biodiversité et de son outil majeur que représentent les aires marines protégées, de la lutte contre les pollutions d’origine tellurique, de la gestion des ressources en eau et des bassins versants, ou encore de la gestion des risques notamment ceux qui sont liés aux catastrophes naturelles ou au changement climatique. On en arrive à la conclusion que la GIZC se situe à la croisée de ces différentes stratégies et qu’elle est en mesure de faciliter leur mise en œuvre cohérente sur un territoire donné. Dans ce processus, gouvernance et connaissance sont reconnus comme deux piliers indispensables l’un à l’autre. Un ensemble de questions de fond et des recommandations sont faites pour tenter de faciliter l’utilisation effective des connaissances au profit des systèmes de gouvernance, condition sine qua non de leur capacité d’adaptation aux changements. Après plus de quatre décennies de pratique GIZC, il est constaté qu’une des conditions majeures de mise en oeuvre de cette approche réside dans la volonté politique nationale et/ou locale de sa prise en considération et ainsi de la mise à disposition des moyens financiers et humains susceptibles de garantir un investissement à long terme.
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 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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".