Déploiement des initiatives de réduction de la déforestation et émergence de dynamiques territoriales dans la province de la Tshopo en République Démocratique du Congo
Bibliographic record
Abstract
La Tshopo est une des premières provinces de la République Démocratique du Congo (RDC) à être sélectionnée, en 2011, pour la mise en œuvre des projets de Réduction des Émissions de gaz à effet de serre issues de la Déforestation et de la Dégradation des forêts (REDD+). Depuis lors, cette province offre l’opportunité d’analyser la mise en œuvre des initiatives de réduction de la déforestation pour comprendre comment la REDD+, élaborée au niveau international et mise à l’agenda au niveau national à Kinshasa pour le compte de la RDC, est déployée concrètement sur le terrain à travers des projets de réduction de la déforestation. Cet article décrypte le processus de diffusion et de sélection des sites de mise en œuvre des projets en RDC en général et dans la province de la Tshopo en particulier. Il décrit et analyse également la mise en œuvre des activités estampillées REDD+ et les dynamiques territoriales qui en découlent. En mobilisant les concepts de diffusion et implémentation des politiques (policy diffusion and implementation), de dynamiques territoriales, ainsi que l’analyse de documents officiels, les enquêtes par entretien et les observations directes sur le terrain, nous montrons que la diffusion de la REDD+, de l’arène nationale à l’arène locale dans la Tshopo, a été l’initiative de la Coordination nationale REDD+ (CN-REDD), appuyée financièrement par les partenaires extérieurs. La sélection des sites considérés comme « points chauds » de la déforestation a été une étape cruciale du processus de diffusion. En plus des projets pilotes REDD+, les sites sélectionnés ont accueilli les projets intégrés REDD+ (PIREDD). Les résultats de nos investigations montrent que dans la Tshopo, les activités réalisées dans le cadre des PIREDD+ sont en rapport avec l’aménagement du territoire, la gouvernance, l’agriculture, l’afforestation et la restauration des paysages. Ces activités font émerger des dynamiques territoriales caractérisées par des changements d’occupation du sol et des velléités d’appropriation ou de réappropriation foncière. Les dynamiques émergentes sont néanmoins soumises à de fortes contraintes : lenteur et retard dans la réalisation des projets, courte durée des projets, absence d’innovations liée au fait que les projets s’apparentent aux initiatives classiques de développement qui n’ont pas, par le passé, fait la preuve de leur efficacité. Les contraintes identifiées révèlent des dysfonctionnements qui ont pour effet de réduire l'enthousiasme des acteurs locaux, avec le risque de compromettre le succès de la lutte contre la déforestation à travers les projets REDD+.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 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".