Modèle de critères prenant en compte la biodiversité halieutique en planification stratégique portuaire en Guinée
Bibliographic record
Abstract
Le littoral guinéen est caractérisé par la présence de 300 km de côte, de mangroves, d’aires marines protégées et d’une importante biodiversité halieutique. C’est le lieu de diverses activités socioéconomiques, dont l’exploitation des ressources halieutiques. Cependant, ces ressources sont menacées par la réalisation de nombreux ports minéraliers. Cette situation risque de porter de graves atteintes à la biodiversité halieutique en l’absence de modèle adéquat d’évaluation des effets pour effectuer un choix éclairé de scénario d’aménagement respectueux de l’environnement. Pour contribuer au processus décisionnel, cet article propose un modèle de critères prenant en compte la biodiversité halieutique dans la planification des ports en Guinée. La revue de littérature, les enquêtes et les observations de terrain, ainsi que l’organisation d’une table de concertation des acteurs concernés ont permis d’identifier les principaux enjeux et de construire les critères et indicateurs. Soixante-six entretiens ont été réalisés dans les sites concernés, dont 21 focus groups et 45 entretiens individuels. Les résultats obtenus ont été analysés, synthétisés et soumis à une table de concertation regroupant 25 participants. Les échanges ont permis de préciser et de consolider les enjeux structurés en critères et indicateurs sous l’angle des dimensions du développement durable. Quatorze (14) critères et indicateurs d’effets de niveau stratégique ont été retenus. Ces critères constituent un modèle qui peut être utilisé dans un processus de planification portuaire pour permettre aux acteurs d’avoir une vision globale des effets des aménagements projetés et pour prendre des décisions éclairées.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".