Contribution aux alternatives incitatives à l’engagement environnemental à la station Kiyaka et son hinterland Kwilu, RDC
Bibliographic record
Abstract
[fr] La station forestière de l’INERA Kiyaka et son hinterland (localisés dans la province du Kwilu, en République Démocratique du Congo) disposent d’une végétation représentée par une flore caractéristique de la déforestation du couvert forestier et de la dégradation environnementale. Cette étude vise à identifier et caractériser le problème d’engagement environnemental dans la station de Kiyaka et ses environs d’une part et d’autre part de proposer des alternatives incitatives pour y remédier. Il s’agit d’une recherche qualitative interprétative. Les techniques de collecte de données étaient les entretiens semi-dirigés sur trois groupes de participants adultes et l’immersion dans le milieu d’étude. Les représentations sociales des répondants traduisent une considération utilitaire de l’environnement et une attitude indifférente et négligente face à ce dernier. Les habitants de la station de Kiyaka et ses environs se résignent à attendre le soutien de Dieu ou des personnes extérieures. Les représentations sociales des participants à cette recherche traduisent des inquiétudes éducationnelles et opérationnelles pour soutenir l’atténuation et l’adaptation au changement climatique. Pour pallier ce manque, des alternatives incitatives à l’engagement environnemental sont proposées et contextualisées.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".