Suivi de l’anthropisation du paysage dans la région forestière de Babagulu, République Démocratique du Congo
Bibliographic record
Abstract
La région forestière de Babagulu concerne ici la Réserve forestière de Babagulu (RFB) et sa périphérie. En République Démocratique du Congo, la région forestière de Babagulu subit des pressions anthropiques suite notamment à sa proximité par rapport à la ville de Kisangani. Ces pressions anthropiques restent peu documentées et leurs impacts sur ce paysage forestier demeurent mal connus. Le but de cette étude est de faire un suivi régulier de l’anthropisation du paysage de la région forestière de Babagulu. L’approche méthodologique adoptée est basée sur les techniques de la télédétection, de la cartographie et de l’écologie du paysage. Les images satellitaires Landsat TM (1984, 1986, 1990, 1994 et 2010), ETM+ (2001 et 2005) et OLI (2015 et 2018), toutes de 30 mètres de résolution spatiale, ont été mobilisées pour cartographier l’occupation du sol en trois classes (forêt primaire, friches/forêts dégradées et complexe rural). Le calcul de dix indices spatiaux a permis de caractériser la composition et la configuration du paysage entre 1984 et 2018. Ces indices spatiaux comprennent le nombre de taches, la taille moyenne des taches, sa variation absolue et relative, la densité du périmètre, l’indice d’agrégation, l’indice du plus large fragment, indice de forme du paysage, la distance euclidienne moyenne au plus proche voisin, la dimension fractale et l’indice de contagion. Les résultats montrent une régression significative de la forêt primaire au profit des classes anthropiques (complexes ruraux et friches/forêts dégradées) tant à l’extérieur (R² =0,98 ; p<0,01) qu’à l’intérieur (R² =0,99 ; p<0,01) de la réserve. La structure paysagère se complexifie au fil des années. Il est également à noter une fragmentation progressive des forêts primaires mises en évidence par l’augmentation continuelle du nombre (+310) et de la densité des périmètres des taches (+14 m/ha) ainsi que la diminution remarquable de leur aire moyenne (-223 ha). Aussi, la distance moyenne séparant deux taches voisines a augmenté, passant de 119,30 mètres en 1984 à 123,57 mètres en 2018 (soit un écart de 4,27 mètres) signalant un isolement accru des taches. Ces résultats montrent la nécessité de l’encadrement effectif de l’utilisation des terres en dehors de la réserve afin de préserver la biodiversité qui s’y trouve.
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 | 0.000 | 0.001 |
| 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 | 0.000 | 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 teacher head, 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".