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Record W4280510928 · doi:10.1139/geomat-2021-0010

Fonction d’appartenance et pouvoir d’expression topologique entre objets aux limites fixes et floues dans le processus d’affectation des terres au Gabon

2021· article· fr· W4280510928 on OpenAlexvenueno aff
Marius Massala, Pierre Moukeli Mbindzoukou

Bibliographic record

VenueGEOMATICA · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.040
Threshold uncertainty score0.080

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.018
GPT teacher head0.264
Teacher spread0.246 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Citations0
Published2021
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