Réflexions sur les enjeux d’équité dans la gouvernance des ressources naturelles à Madagascar
Bibliographic record
Abstract
La notion d’équité en droit international de l’environnement a été consacrée par le Sommet de la Terre qui s’est tenu à Rio de Janeiro (Brésil) en 1992 et elle se trouve aujourd’hui au coeur de la plupart des instruments en droit de l’environnement. Face à un contexte international changeant, cet article explore les effets sur l’équité de l’évolution de la gouvernance de l’environnement et des ressources naturelles vers des approches à la fois normatives et de plus en plus marchandes. L’analyse s’appuie plus particulièrement sur l’expérience malgache en matière de gouvernance des ressources naturelles. Le sens de la notion d’équité en droit de l’environnement, son importance, notamment lorsqu’il s’agit de ressources non renouvelables, est d’abord précisé. Ensuite, suivant une perspective évolutive, le concept de gouvernance environnementale est défini spécifiquement en lien avec les questions d’environnement et de ressources naturelles, puis certaines approches en la matière pouvant être retrouvées à Madagascar sont déclinées. Enfin, les enjeux de ces approches en termes d’équité sont questionnés à travers l’exemple de deux cas concrets et permettent de mettre de l’avant des faiblesses en termes de participation, d’accès et d’utilisation, de partage des coûts et des bénéfices, mais aussi en termes de pouvoir, de capacité et de responsabilité.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".