Diversité floristique des peuplements ligneux du Ferlo, Sénégal
Bibliographic record
Abstract
L’effet combiné de la péjoration climatique et de la pression anthropique a provoqué une dégradation progressive des ressources naturelles au Sahel. Ce phénomène n’a pas épargné la strate ligneuse qui constitue dans ces régions la principale source de fourrage en saison sèche. La réhabilitation de ces écosystèmes passe nécessairement par des connaissances écologiques précises, d’où l’intérêt de faire un diagnostic de la diversité floristique de la strate ligneuse. La méthode d’échantillonnage par relevés dendrométriques a été utilisée pour cette étude menée au Ferlo, dans 5 sites suivant des gradients de facteurs écologiques (Widou, Téssékéré et Labgar au nord sur l’axe est-ouest ainsi que Kamb et Déali au sud sur l’axe nord-sud). Cette méthode a permis d’inventorier 35 espèces réparties en 27 genres et inféodées dans 19 familles. Les traitements statistiques des données obtenues sur le terrain montrent que la flore est dominée par la famille des Combretaceae, des Mimosaceae et des Caesalpiniaceae. Balanites aegyptiaca, Calotropis procera et Boscia senegalensis sont les espèces prépondérantes. La richesse floristique est plus importante au Ferlo septentrional qui présente une faible similitude avec la partie méridionale.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| 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 | 0.000 |
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".