Impact des feux sur la biomasse dans les savanes guinéo-soudaniennes du Togo
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Bibliographic record
Abstract
Au Togo, la mise à feu de la végétation est une pratique ancestrale très usitée en agriculture. Mais, au-delà de certaines normes, l’aspect utilitaire des feux est supplanté par des conséquences dommageables à l’environnement. Un des impacts des feux incontrôlés est la perte de ressources végétales réduisant sa disponibilité pour les besoins humains et l’équilibre écosystémique. Face au risque d’incendie de plus en plus élevé dû aux dérèglements climatiques et à la pression anthropique sur les écosystèmes forestiers, il devient urgent de mieux comprendre l’impact des feux sur la biomasse végétale. Cette étude vise à évaluer l’impact des feux sur la production et la diversité végétale. Pour se faire, des parcelles ont été délimitées sur la base de la distribution des feux actifs, des superficies brulées et des mesures au sol. L’étude porte sur la strate herbacée épigée exposée aux feux de surface dans les savanes d’aires protégées. Il en ressort que la biomasse est faible au niveau des zones brulées (1034,6±249,6 g/m²) qu’au niveau des zones exclues des feux (1078,3±275,4 g/m²). Les feux itératifs ont induit une perte de production moyenne 43,67±26,2 g/m². Cette perte est plus élevée sous climat guinéen que soudanien. Au total, 16015±9 627,3 t/an de biomasse herbacée est brulée au niveau de la zone d’étude, équivalent à 8007,6±4750,5 tonnes de carbone rejeté. Les Poaceae semblent plus pyrotolérantes et prédominantes au niveau des sites brulés au détriment des autres familles d’herbacées. Ainsi, pour atténuer le rejet des gaz à effet de serre, conserver la biodiversité et répondre à la forte demande en biomasse végétale, une meilleure connaissance de l’impact des feux sur les écosystèmes devient incontournable dans la planification du développement.
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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 | 0.001 |
| 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 | 0.002 |
| 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 it