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Record W2523988363 · doi:10.4000/vertigo.17757

L’adaptation du contexte institutionnel : condition sine qua non du développement durable des palmeraies camerounaises

2016· article· fr· W2523988363 on OpenAlexvenueno aff
Oriane Plédran, Sylvain Rafflegeau, Patrice Levang

Bibliographic record

VenueVertigO · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicOil Palm Production and Sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesForestryGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La filière palmier à huile est une filière rentable et compétitive. Des techniques agronomiques respectueuses de l’environnement existent et offrent un potentiel d’amélioration de la durabilité de la production des palmeraies villageoises. Un développement durable de la filière est donc possible à condition de repenser le schéma de développement actuel afin d’inciter l’implantation d’huileries industrielles de taille moyenne dans des zones de forêts dégradées ou déjà défrichées, où le développement de palmeraies villageoises serait encadré par l’agro-industrie. Pour ce faire, la définition d'un cadre politique adapté est une condition sine qua non pour que la trajectoire du développement de la filière soit durable, c'est-à-dire favorise des modes de production à la fois viables économiquement (amélioration des rendements à l'hectare, lutte préventive contre la fusariose, etc.), équitables socialement (respect du droit des travailleurs, consultation des populations locales, etc.) et protège l'environnement (protection de la biodiversité, atténuation du changement climatique, etc.). L'adaptation des politiques doit s'opérer à deux niveaux : d'une part, au niveau local avec le développement de synergies entre plantations villageoises et agro-industrielles et la garantie de l'accès au foncier pour les populations les plus démunies n'ayant pas les capacités financières nécessaires pour la mise en valeur des terres ; d'autre part, au niveau national avec le renforcement des capacités de l'État et de sa gouvernance afin de mieux faire appliquer les lois et d’insuffler davantage de durabilité aux différents maillons de la filière.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.093
Threshold uncertainty score0.185

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.220 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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

Citations0
Published2016
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