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Record W2888344245 · doi:10.4000/vertigo.19947

Diversité des Mammifères et valeur pour la conservation des reliques forestières au sein d’une concession agro-industrielle au sud-ouest de la Côte d’Ivoire

2018· article· fr· W2888344245 on OpenAlexvenueno aff
Kouakou Hilaire Bohoussou, Kouamé Bertin Akpatou, Yao Wa Roland Kouassi, Kouassi Bruno Kpangui

Bibliographic record

VenueVertigO · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicWildlife Ecology and Conservation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyForestryArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’écosystème forestier du sud-ouest de la Côte d’Ivoire abrite une diversité biologique exceptionnelle et de nombreuses espèces endémiques. Dans cette région, la création de nombreuses plantations agro-industrielles menace la survie de cette biodiversité. Les rares reliques forestières disséminées au sein de ces vastes plantations constituent les seuls espoirs de maintien et de survie de la faune locale. Cette étude se propose d’évaluer la diversité biologique et de déterminer le statut de conservation des Mammifères dans quatre reliques forestières au sein des plantations agro-industrielles de la société SOGB. La présence des Mammifères a été détectée par l’étude des traces, par les observations auditives et visuelles. La présence de 31 espèces de Mammifères a été confirmée dans ces reliques forestières. Parmi ces espèces, une est classée en Danger (EN), deux comme Vulnérable (VU) et trois dans la catégorie Quasi-menacée (NT) selon les critères de l’Union Internationale pour la Conservation de la Nature (UICN). Les reliques forestières prospectées abritent une proportion importante de Mammifères caractéristiques des forêts de la Haute Guinée et six espèces dont la protection est d’intérêt mondial, ce qui leur confère une grande valeur pour la conservation et le besoin d’une protection immédiate.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science 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 score0.015
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.022
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.237 · 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

Citations4
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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