Perspectives de gouvernance environnementale durable dans la région de Lwiro (Sud Kivu, République Démocratique du Congo)
Bibliographic record
Abstract
Ce chapitre se focalise sur la compréhension d’un processus d’évaluation environnementale de la région de Lwiro recensée parmi les zones agricoles majeures de la province du Sud-Kivu en République Démocratique du Congo. Ce site (agroécosystème) est localisé entre le parc national de Kahuzi-Biega (écosystème forestier et aire protégée) et le lac Kivu (écosystème lacustre) et est dominé par une population rurale pauvre et dense. Cette étude vise ainsi à susciter un processus intégré de conservation communautaire des ressources naturelles existantes en lien avec le développement durable et axé sur une citoyenneté responsable pour la réduction de la pauvreté et de la faim. Il décrit d’une part les perceptions environnementales des populations rurales en proie avec la civilisation « moderne » et d’autre part montre les paramètres d’évaluation environnementale tels que la qualité des sols, de l’eau, les zoonoses, la gestion de la période de soudure et la pression humaine sur les ressources naturelles, la physionomie générale et le niveau de prise en charge communautaire du destin de l’environnement humain, l’état des initiatives locales pour la gestion de l’environnement, l’état des forêts. L’existence d’un comité de conservation communautaire semble être un moteur de réhabilitation ou de conservation environnementale.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".