Analyse des perceptions locales des aménagements forestiers participatifs au Bénin
Bibliographic record
Abstract
Le présent travail a analysé les perceptions de l’aménagement forestier par les populations riveraines des forêts classées dotées de plans d’aménagement participatif au Bénin suivant des critères comme les forêts classées aménagées par un même projet, les groupes socioculturels et les niveaux d’instruction. L’Analyse Factorielle des Correspondances simples (AFC) appliquée aux données d’enquête sur 690 personnes aléatoirement choisies dans 23 villages riverains des forêts considérées a permis d’établir des relations entre les perceptions de l’aménagement forestier et les différents critères considérés. Les résultats obtenus ont révélé que l’aménagement forestier est globalement perçu par les populations riveraines comme un projet en activité mettant l’accent sur le reboisement, l’emploi au profit des populations locales et une nouvelle manière de gérer les forêts classées en se basant sur la concertation. Les populations locales qui ont participé à l’aménagement forestier à travers les projets PAMF et PGRN ont des perceptions basées globalement sur la répression forestière (répression de l’incivisme dans le domaine forestier) et la mise à disposition des moyens aux agents forestiers, celles qui ont participé à l’aménagement forestier sous la conduite du Projet PRRF assimilent l’aménagement forestier à un projet en activité et enfin les populations bénéficiaires du Projet UNSO considèrent l’aménagement forestier comme une nouvelle façon de gérer les forêts classées. En considérant par ailleurs les niveaux d’instruction, les populations illettrées ont une conception traditionnelle de l’aménagement forestier (reboisement, police forestière) alors que celles instruites ont une conception moderne de l’aménagement forestier (participation des populations, concertation). Ces perceptions sont de nature visuelle et empirique et expriment le contenu des discours de sensibilisation délivrés par les projets chargés d’élaborer les plans d’aménagement de ces forêts classées.
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 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 | 0.000 | 0.000 |
| 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 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".