Perceptions communautaires sur les services écosystémiques d’approvisionnement fournis par le peuplement ligneux de la Réserve de Biosphère du Ferlo (Sénégal)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
L’analyse des relations entre les communautés locales et leurs milieux naturels utilise de plus en plus la notion de services écosystémiques. Par des enquêtes, des entrevues, des discussions informelles, des mesures et des observations de terrain, nous avons étudié les services fournis aux populations par les écosystèmes sylvopastoraux de la réserve de biosphère du Ferlo. Le cortège floristique listé par les populations est riche de 44 espèces ligneuses, appartenant à 36 genres, relevant de 20 familles botaniques. Ces espèces répertoriées contribuent à la fourniture de 6 catégories de services écosystémiques d’approvisionnement avec un facteur de consensus informateur supérieur à 70 %. Par ordre d’importance du pourcentage d’expression d’usages, les catégories de services écosystémiques d’approvisionnement répertoriées sont : la nourriture (23,7 %), la pharmacopée (20,3 %), le fourrage (18,7 %), le bois de construction (16,3 %), le bois d’énergie (15,9 %) et le bois d’artisanat (5,3 %). Les espèces qui présentent les valeurs d’usage les plus élevées pour toutes catégories de services confondues sont Grewia bicolor Juss. (2,43), Pterocapus lucens Lepr. Ex Guill. et Perr (1,68), Combretum glutinosum Perr. ex DC (1,48), Guiera senegalensis J.F. Gmel (1,38), Ziziphus mauritiana Lam. (1,25); ce qui est un indicateur d’une forte pression d’utilisation de ces espèces.
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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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 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 it