L’approche interactionniste pour l’analyse d’un projet d’agroforesterie villageoise sur le plateau des Batéké (République démocratique du Congo)
Bibliographic record
Abstract
Cet article aborde la mise en place d’un projet d’agroforesterie villageoise, pour la gestion intégrée des ressources naturelles, dans le hameau de Duale Mitterrand (52 ménages) situé sur le plateau des Batéké (République démocratique du Congo). Il repose sur un travail de terrain effectué entre février et mai 2012 dans le cadre du mémoire de fin d’études du master en sciences et gestion de l’environnement de l’Université Libre de Bruxelles (ULB). L’objectif principal de l’article est d’étudier l’hypothèse selon laquelle la réussite d’un projet agroforestier en milieu villageois dépend de son insertion dans les normes locales de gestion des terres ainsi que de l’intégration de l’ensemble des acteurs dans le dispositif. La première partie présente les trois concepts clés du discours du projet : la gestion intégrée des ressources naturelles comme logique d’intervention, l’approche terroir comme méthodologie et l’agroforesterie comme dispositif. La seconde partie analyse comment ces concepts ont été appliqués sur le terrain. Nous utilisons une perspective interactionniste pour étudier l’intégration du projet agroforestier en milieu rural villageois. Elle nous permet de déterminer l’organisation du territoire, de la production et de la déforestation à partir d’une analyse des différents acteurs du terroir. La typologie dégagée situe les acteurs en fonction de leur accès sur les ressources naturelles, et nous permet de révéler les logiques d’exploitation spécifiques, le lien avec la dynamique de déforestation et leur intégration dans le dispositif agroforestier.
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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 | 0.015 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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; 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".