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Record W2477133496 · doi:10.19182/bft2008.295.a20390

Volumes de bois autorisés à l'exploitation au Cameroun : détermination des valeurs maximales de dépassement tolérable

2008· article· fr· W2477133496 on OpenAlexaff
M. Tchatat, Michel Ndoumbé Nkeng, Jean Claude Abena, Bernard Foahom

Bibliographic record

VenueBOIS & FORETS DES TROPIQUES · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Fundersnot available
KeywordsMathematics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pour estimer les volumes fûts des arbres sur pied, certains opérateurs utilisent le tarif de cubage de la phase d’inventaire de leur zone d’activité ou l’évaluent d’après leur expérience. Cependant, après l’abattage lors du calcul des volumes réels, des écarts apparaissent par rapport aux volumes estimés. Cette situation crée des controverses entre l’administration forestière et les exploitants qui doivent payer des pénalités inhérentes à ces dépassements, même s’il reste dans l’assiette de coupe un nombre important de tiges qui ont atteint le diamètre minimum d’exploitabilité (Dme). Dans le souci d’assurer une gestion rationnelle et durable des ressources forestières, le ministère des Forêts et de la Faune (Minfof) a envisagé une étude pour fixer le maximum de dépassement tolérable des volumes autorisés à l’exploitation. L’intention est de juguler les incompréhensions entre l’administration et les opérateurs économiques qui constituent des partenaires incontournables de la filière bois, au Cameroun. L’étude a porté sur douze essences principales réparties dans les quatre phases d’inventaire étudiées. Il en ressort que, dans certains cas, les tarifs de cubage en vigueur estiment assez bien les volumes réels. Mais dans bien d’autres cas, il existe une différence significative entre les volumes réels et les volumes estimés. Ceux-ci sont tantôt sous-estimés, tantôt surestimés par rapport aux volumes réels. Pour corriger ces écarts, il apparaît clairement qu’un dépassement maximal tolérable unique ne pourrait être appliqué à l’ensemble de la zone d’étude. Des dépassements maximaux tolérables sont proposés par essence et par phase d’inventaire.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.328
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.040
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.238 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2008
Admission routes1
Has abstractyes

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