Évaluation des impacts socio-économiques : cas d’unité forestière d’aménagement de la compagnie forestière Leroy-Gabon
Bibliographic record
Abstract
Depuis le 19ème siècle, l’exploitation des ressources forestières gabonaises est axée sur la seule production de la matière ligneuse. Cependant, les impacts sociaux et environnementaux associés à cette activité ne sont pas pris en compte lors de la planification des opérations forestières. Pourtant, la gestion forestière durable prône de plus en plus la prise en compte des systèmes de valeurs des communautés locales dans l’aménagement forestier. Ce travail a été réalisé dans l’unité forestière d’aménagement numéro un (UFA1) de la compagnie forestière Leroy-Gabon. Des enquêtes sont effectuées dans les villages et les camps forestiers de cette UFA1. Les résultats ont permis d’identifier les enjeux socio-économiques et les impacts de l’exploitation forestière sur les communautés villageoises et les travailleurs forestiers. Ils montrent aussi que les populations ne sont pas impliquées dans le processus d’aménagement des forêts. Il y a également de nombreux conflits entre les villageois, la compagnie forestière et le service forestier. Par ailleurs, la santé et la sécurité des travailleurs forestiers sont compromises par de nombreux facteurs.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".