La gouvernance des aires marines protégées : leçons ouest-africaines
Bibliographic record
Abstract
Au regard des enjeux des aires marines protégées (AMP) tels qu’exprimés dans les arènes internationales qui placent la gouvernance au centre des débats, les lacunes révélées par la littérature justifiaient un effort de recherche sur un cadre d’analyse adapté aux AMP. La construction de ce cadre s’est appuyée d’une part sur les acquis conceptuels de la gouvernance des activités à risque, d’autre part sur l’application de ces acquis à la gouvernance environnementale, enfin sur la déclinaison de cette gouvernance en terme d’économie politique et de science politique.Les AMP ouest-africaines sont apparues comme un champ d’application privilégié de ce cadre d’analyse en référence à une certaine exemplarité. L’analyse de leur mode de gouvernance a révélé des contradictions qui renvoient à l’environnement des politiques publiques dont l’analyse a mis en lumière les impasses : le rôle démesuré des groupes de pression internationaux, l’aspect trop sectoriel et technique des mesures d’aménagement des pêches, l’inachèvement de la décentralisation, la fragmentation de l’État et de la société civile. Face à ces impasses s’impose la nécessaire articulation des échelles de pouvoir et de décision ainsi que la requalification du rôle de l’État comme médiateur et arbitre. Les leçons de l’analyse de la gouvernance des aires marines protégées ouest-africaines permettent de proposer quelques directives pour des modes de gouvernance : un meilleur ciblage des objectifs, une organisation juridique des droits d’accès et des délégations de pouvoirs, un financement spécifique des mesures de gouvernance, une évaluation précise des coûts et des bénéfices
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".