Aires protégées et lutte contre les bioinvasions : des objectifs antagonistes ? Le cas de Psidium cattleianum Sabine (Myrtaceae) autour du parc national de Ranomafana à Madagascar.
Bibliographic record
Abstract
La question des bioinvasions est un sujet peu abordé et pris en compte par les politiques environnementales à Madagascar. Pourtant de nombreuses études montrent qu’au contraire, nombre d’écosystèmes et d’espèces sont menacés à moyen terme par les invasions. Nous nous proposons dans cette étude de mieux cerner les enjeux des bioinvasions à Madagascar à travers le cas de Psidium cattleianum. Son historique d’introduction dans la région du couloir Ranomafana-Andringitra (deux sites écologiquement contractés sur les Hautes-Terres malgaches) est relaté. Nous analyserons ensuite les dynamiques écologiques liés à l’invasion d’un site par cette espèce et en caractérisant ces effets sur la biodiversité végétale. Enfin, le rôle des animaux disperseurs de graines (homme, bovins et animaux sauvages du PN de Ranomafana) dans cette dynamique, a été analysé comme vecteur clé de l’invasion. Finalement, l’importance des usages de P. cattleianum par les populations locales a été montrée afin de discuter d’une possible lutte intégrée (lutte-valorisation économique) contre cette espèce hautement invasive.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".