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Record W2113188205 · doi:10.4000/vertigo.5356

Variabilité climatique, désertification et biodiversité en afrique : s’adapter, une approche intégrée

2008· article· fr· W2113188205 on OpenAlexvenueno aff
Dorsouma Al Hamndou, Mélanie Requier-Desjardins

Bibliographic record

VenueVertigO · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAfrican Botany and Ecology Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsForestryGeographyHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La désertification, les changements climatiques et la perte de la diversité biologique sont des problématiques cruciales pour les régions sèches d’Afrique où ils conjuguent leurs effets pour éprouver les efforts de développement des pays et concomitamment les moyens de vie des populations les plus pauvres de la planète. En effet, nul doute que les écosystèmes ont une influence sur le climat, et réciproquement, les changements climatiques exercent des impacts considérables sur le climat local, accroissant la désertification, la dégradation des terres et la perte de la diversité biologique.Aujourd’hui, alors que le concept de changements climatiques est une référence constante, la désertification, en dépit de nombreuses études scientifiques qui lui sont consacrées, intéresse peu les décideurs politiques. Pourtant, aucune passerelle, ni scientifique, ni politique à travers la synergie des conventions internationales sur l’environnement, n’est réellement construite sur les liens évidents entre désertification, changement climatique et diversité biologique. L’adaptation aux variabilités et changements climatiques, question centrale dans les récents travaux du Groupe Intergouvernemental sur l’Evolution du Climat (GIEC), constitue un enjeu capital pour les régions sèches affectées par la désertification et soumises à la variabilité et aux extrêmes climatiques. Les expériences de lutte contre la désertification et de conservation de la biodiversité pourraient constituer un point de départ judicieux pour l’étude et la compréhension de l’adaptation aux changements climatiques.Le présent article propose une analyse conjointe de la désertification, du changement climatique et la diversité biologique à la fois au plan scientifique à travers les définitions et les manifestations de ces phénomènes dans les régions sèches d’Afrique, mais aussi au plan institutionnel par l’examen des textes, des outils et des décisions relatives aux conventions internationales qui leur sont dédiées.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.053

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0090.006
Open science0.0030.004
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.003

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.197 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations12
Published2008
Admission routes1
Has abstractyes

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