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Record W4211171369 · doi:10.4000/vertigo.32507

Mieux comprendre la complexification de l’occupation de l’espace pastoral au Ferlo. Un prérequis pour une bonne gestion des ressources naturelles

2021· article· fr· W4211171369 on OpenAlexaffvenue
Abdou Ka, Arthur Perrotton, Birane Cissé, Déborah Goffner

Bibliographic record

VenueVertigO · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicRangeland Management and Livestock Ecology
Canadian institutionsWorkers Compensation Board of British Columbia
FundersAgence Nationale de la Recherche
KeywordsHumanitiesGeographyPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le contexte des changements globaux, le pastoralisme se positionne comme un système de production pertinent dans les zones semi-arides. Face aux menaces qui pèsent sur ces systèmes, il est nécessaire de penser des règles d’aménagement et de gestion flexibles, ancrées dans les réalités socio-écologiques locales. Cet article présente un travail conduit dans le Ferlo (Zone sylvopastorale), habité principalement par des pasteurs peuls. Depuis plus d’un demi-siècle, le Ferlo est le théâtre d’incessantes politiques et projets de développement accumulés autour de la gestion des ressources pastorales et de la lutte contre la désertification. Nous défendons l’idée que leurs difficultés à résoudre les défis socio-écologiques du Ferlo tiennent en partie du fait qu’ils reposent sur un narratif devenu obsolète, celui d’une brousse en libre accès utilisé par une population éparse. En nous appuyant sur un travail de terrain et sur l’analyse de documents, nous proposons une mise à jour de ce narratif, en décrivant la transition socio-écologique du Ferlo depuis le système historique du hurum vers un système contemporain caractérisé par une grande complexité foncière, l’atomisation des habitations, la disparition progressive des espaces communs et la compétition pour l’accès aux ressources. Au fil de l’article nous attirons l’attention sur les potentielles conséquences du décalage entre le Ferlo tel que perçu par les pouvoirs publics et les agents de développement d’un côté, et la manière dont il est de facto utilisé par les pasteurs peuls : capture légale de l’espace par l’État, montée des tensions entre usagers du territoire et pression sur les ressources naturelles.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.086
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.253
Teacher spread0.231 · 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

Citations7
Published2021
Admission routes2
Has abstractyes

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