Fonction d’appartenance et pouvoir d’expression topologique entre objets aux limites fixes et floues dans le processus d’affectation des terres au Gabon
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre d’une meilleure gestion de son territoire, le Gabon a mis en place un Programme d’Affectation des Terres (PNAT), qui vise à mieux gérer les différentes ressources que compte le pays. Mais cette gestion nécessite le règlement de plusieurs problèmes saillants. Ainsi, l’implication de plusieurs parties-prenantes dans ce secteur entraine une forte production des données géographiques hétérogènes qui se superposent les unes aux autres. Cette situation entraine des conflits de compétence entre administrations en matière d’affectation des terres. Face à cette problématique et aux limites des modèles de représentation des objets géographiques existants, nous avons jugé nécessaire de proposer une approche spécifique de modélisation qui réponde aux exigences de l’affectation des terres au Gabon. Par ailleurs, l’imbrication des zones destinées à des activités incompatibles conduit à des conflits fonciers difficiles à régler. En outre, la représentation incomplète des objets géographiques sur le terrain et une représentation spatiale ponctuelle des objets surfaciques de type communes et villages sont autant de difficultés à lever ; il en est de même de la menace sur les espèces végétales et animales protégées et la prise en compte dans la gestion, de l’évolution temporelle des activités des acteurs sur le territoire Gabonais. Afin de répondre à l’essentiel des problèmes ainsi listés, nous proposons un cadre théorique original à travers lequel nous avons premièrement étendu le modèle jaune d’œuf ( « egg–yolk » ) — imposé de fait par une décision gouvernementale — avec une fonction mathématique appelée fonction d’appartenance, permettant de déterminer le degré d’appartenance d’un objet quelconque A par rapport à un autre objet B. Cette fonction a pour intérêt, à la fois, de prendre en compte la variabilité du flou des objets géographiques manipulés dans le processus d’affectation des terres au Gabon, et d’étendre un objet géographique au-delà de ses limites connues en lui agrégeant des objets satellites. Deuxièmement, nous avons proposé la modélisation des relations topologiques binaires entre des régions spatiales aux limites fixes et celles aux limites floues sur la base du modèle à 9 intersections. Il a s’agit de croiser toutes les situations possibles en matière d’affectation des Terres au Gabon. A la suite de cela, nous avons abouti à un ensemble de relations admises que nous appelons pouvoir d’expression topologique. De ce pouvoir, nous avons déduit plusieurs définitions. Enfin, nous avons proposé un diagramme de classes qui cadre avec le processus d’affectation des terres au Gabon. L’objectif de ce travail est de proposer à terme, une solution qui permettra de régler les litiges qui pourraient en résulter.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| 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".