L’enrôlement de Madagascar dans la REDD+ : domestiquer une opportunité internationale
Bibliographic record
Abstract
L’étude de la mise en œuvre de la REDD+ (Réduction des Émissions de gaz à effet de serre résultant de la déforestation et de la dégradation des forêts, y compris les activités de gestion durable des forêts et d’accroissement des stocks de carbone) à Madagascar révèle le caractère Nord-Sud des relations internationales que génère ce mécanisme. Ces relations associent l’État malgache et plusieurs autres acteurs : Banque Mondiale, organisations non gouvernementales, organismes de coopération et d’aide au développement, etc. Les entretiens semi-dirigés et les observations de terrain montrent que ces acteurs enrôlent l’État malgache pour le préparer à mettre en œuvre la REDD+. Fragilisé par une instabilité institutionnelle, Madagascar accepte d’autant plus l’aide étrangère ou internationale que le pays est pauvre et qu’il a recours, depuis plusieurs décennies, aux financements étrangers ou internationaux, pour faire face aux problèmes environnementaux. La dimension marchande (crédits carbone générés) ne semble pas étrangère à l’engouement pour le financement de la REDD+ à Madagascar, ce qui permet à ce pays de bénéficier de cette nouvelle opportunité internationale. Dans ce contexte, la marge de manœuvre de l’État apparaît faible et la REDD+, telle qu’elle est conçue et déployée au sein du territoire national à travers des projets pilotes, ne correspond pas nécessairement à une politique endogène de réduction de la déforestation. Il se pose alors la question de la pérennité et de l’efficacité de ce mécanisme, puisque l’État et les acteurs nationaux ou locaux sont secondaires dans la gouvernance mise en place.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".