Perception paysanne sur la fragmentation du paysage de la Forêt classée de l’Ouémé Supérieur au nord du Bénin
Bibliographic record
Abstract
Face à l’échec des politiques variées d’aménagement des paysages forestiers tropicaux dans un contexte de fragmentation croissante, il est pressant de trouver des stratégies de gestion durable des ressources naturelles et de la biodiversité. La présente étude a consisté à analyser la perception des populations de la qualité écologique des habitats du paysage de la forêt classée de l’Ouémé Supérieur au nord du Bénin et des facteurs déterminants de sa fragmentation. Les données recueillies auprès de 247 enquêtés par des entretiens semi-structurés et des focus group ont permis de réaliser des diagrammes de fréquences de réponses appuyées par un test de Khi2 entre les genres et une analyse factorielle de correspondance entre les catégories socioprofessionnelles. Les résultats indiquent que d’après les populations le niveau de dégradation des habitats du paysage de la forêt classée de l’Ouémé Supérieur est de fort à moyen et que les déterminants de la fragmentation sont l’exploitation forestière, les feux de végétation et le pâturage. Ces résultats soulignent la nécessité et la pertinence de l’étude des perceptions des populations sur la qualité des habitats des paysages forestiers pour mieux orienter les mesures d’aménagement à prendre dans une approche paysagère.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".