L’amplification de la désertification par les pratiques agro-sylvo-pastorales dans les hautes plaines steppiques algériennes : les modes d’habiter de la Wilaya de Djelfa
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse les modes d’habiter et les pratiques agro-sylvo-pastorales de 188 familles dans une région steppique de l’Atlas Saharien. La population rurale y est désormais sédentaire. Le cas de la Wilaya de Djelfa permet de comprendre comment ces modes d’habiter s’inscrivent dans les divers milieux locaux et quels sont leurs impacts potentiels sur la désertification. Il ressort des observations de terrain, des enquêtes et des analyses statistiques qu’en plus d’exploiter les ressources végétales locales, les chefs de ménages interrogés dans quatre milieux différents (forestier, à matorral, steppique, dunaire et chott) pratiquent la supplémentation pour leurs troupeaux, ce qui a pour conséquence d’augmenter la taille de ceux-ci et d’intensifier le surpâturage. De même, l’approvisionnement en eau n’est plus traditionnel : si certains surexploitent les nappes aquifères sous-jacentes, la plupart des agropasteurs ont recours aux camions citernes. L’adaptation des modes d’habiter et d’exploiter le milieu est fortement déterminée par le capital du ménage qui permet de suppléer aux manquements locaux, avec cependant des conséquences importantes sur l’accentuation de la désertification
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".