Représentations de la forêt et répercussions sur la gestion des ressources forestières au Sénégal
Bibliographic record
Abstract
En Afrique, les programmes de gestion des ressources naturelles forestières ont souvent des difficultés pour donner les résultats escomptés. La plupart des concepteurs de ces programmes ne perçoivent généralement de la forêt que la fonctionnalité et la nécessité d’une utilisation rationnelle de ses ressources. Ils négligent souvent les dimensions symboliques qui pourtant influent sur les rapports des populations avec la nature environnante. C’est ainsi que cet article cherche à comprendre les représentations que les populations se font de la Forêt classée de Patako ainsi que les répercussions possibles sur la gestion de ses ressources. Les données collectées ont révélé que pour 23,5 % des populations interrogées la forêt n’est qu’une brousse. Pour 23 %, elle représente un bien de l’État. 20,7 % la perçoivent comme des terres de culture soustraites de leurs terroirs villageois et seuls 13,4 % des populations pensent que la forêt classée est un espace boisé appartenant aux villages riverains. La forêt classée est aussi représentée dans les textes d’entretien comme foreb buur (forêt de l’État), foreb ñépp (forêt de tout le monde) ou comme xeewëlu Yàlla (don divin). S’agissant de l’appropriation des ressources de la forêt classée, 61,8 % des populations interrogées pensent que ces dernières appartiennent à l’État et seuls 16,6 % pensent qu’elles appartiennent aux populations locales. Ces représentations ont engendré des attitudes difficilement compatibles avec une gestion intégrée des ressources naturelles en ce sens qu’elles traduisent un affaiblissement de l’appropriation de la forêt par les riverains.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".