Biodiversité et biomasse pyrophyte au Togo
Bibliographic record
Abstract
Les feux de végétation restent un facteur écologique important pour la gestion durable des écosystèmes. Cependant, la défaillance dans la gestion efficiente de ce dernier demeure une contrainte majeure pour la conservation de la biodiversité et l’équilibre écologique des écosystèmes tropicaux. En vue de donner des pistes pour une gestion efficiente des feux de végétation au Togo, une étude phytosociologique et une évaluation de la biomasse combustible ont été réalisées. Les inventaires phytosociologiques au sein de 354 placettes de 10 m x 10 m ont permis d’évaluer la flore pyrophyte. Les biomasses combustibles humide et sèche ont été quantifiées sur la base 1062 échantillons coupés à intérieur des quadras de 1 m x 1 m. La florule pyrophyte identifiée est de 466 espèces à dominance des Poaceae (40,48 %) dont la proportion est variable en fonction des conditions écologiques. À l’exception de la zone forestière (Zone IV, 16,64 %), on note une nette dominance des Paoceae dans les autres zones avec une proportion de plus de 40 %. Les espèces dominantes sont : Chromolaena odorata, Sporobolus pyramidalis, Hyparrhenia rufa, Panicum maximum, Andropogon gayanus et Imperata cylindrica. La similarité est plus élevée entre les zones I et II et entre les zones III et V. La biomasse des zones brûlées est estimée à 5,42 t MS/ha en moyenne. Les biomasses les plus élevées sont obtenues dans les zones écologiques V et III (7,30 t MS/ha et 6,15 t MS/ha), tandis que la plus faible correspond à la zone IV (3,65 t MS/ha). Des études à l’échelle régionale, préfectorale et locale seraient plus conseillées en vue de prendre en compte les réalités microclimatiques, de déterminer les vulnérabilités et d’en déduire des mesures spécifiques de gestion.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".