Politiques forestières et « bonne gestion » des ressources : le cas de Madagascar
Bibliographic record
Abstract
Madagascar, l’un des hotspots mondiaux de la biodiversité, est dans cette situation où la difficile gestion des ressources forestières, causée par un certain nombre de facteurs liés à la pauvreté des populations, mène à des pertes annuelles forestières considérables. La principale interrogation que nous soulevons est relative à l’impact des politiques forestières qui y sont menées, dans l’objectif d’aboutir à une gestion durable des ressources forestières. Compte tenu de ce contexte local malgache affaibli, est-il réellement possible de parvenir à une « bonne gestion » des ressources au sens d’Elinor Ostrom (2010), ou s’oriente-t-on inéluctablement vers le scénario d’une tragédie des biens communs ? Nous exposerons tout d’abord les effets induits par la mise en œuvre des politiques forestières à Madagascar. Cela nous mènera à nous interroger sur les effets positifs et leurs limites. Nous faisons ainsi le constat que compte tenu du contexte affaibli dans lequel ces politiques s’appliquent, nous sommes encore loin de la situation de « bonne gestion » décrite par Ostrom. Puis, nous mettrons en évidence que pour que les impacts positifs prennent le dessus sur les limites, il faut prendre en compte les particularités locales du territoire concerné et les besoins des populations locales. Pour ce faire, une complémentarité d’application des politiques de développement s’avère indispensable.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".