Conservation et restauration de la forêt tropicale du Panama : enjeux et pistes de solutions
Bibliographic record
Abstract
Le Panama, pays davantage connu pour son célèbre canal, est aussi le berceau d’une biodiversité extraordinaire. Toutefois, à l’instar d’un nombre grandissant de pays situés dans les Tropiques, le Panama fait face à une déforestation extensive depuis le milieu des années 1950. Or pour contrer cette tendance, la partie s’annonce difficile. En effet, l’agriculture itinérante qui est la principale cause de la disparition des forêts panaméennes tend à augmenter en superficie avec l’accroissement de la population. Les petits propriétaires terriens, en grande partie responsable de cette situation, sont loin d’être de mauvaise foi. Avec plus de 60% de la population rurale vivant sous le seuil de la pauvreté, il s’agit ici davantage de survie que d’exploitation à des fins mercantiles. Toutefois, la partie n’est pas encore jouée : 25% du territoire est déjà en aires protégées, et plusieurs projets de reforestation (plantations) et d’agroforesterie ont été mis en place au courant des dernières décennies afin d’offrir une alternative durable aux agriculteurs. Malgré le potentiel énorme de ces alternatives, plusieurs contraintes limitent encore leur utilisation à grande échelle. D’abord, le coût d’implantation est souvent au-delà des moyens financiers des agriculteurs et les besoins des populations locales sont trop peu considérés à priori. De ce fait, nous avons tenté d'apporter, non pas des solutions car elles existent déjà, mais une évaluation des pistes possibles à suivre pour favoriser le succès de tels projets.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.006 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.002 |
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".