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Record W4323521519 · doi:10.7202/1096757ar

Modes de participation et d’implication des communautés autochtones dans l’exploitation des ressources naturelles au Cameroun : réflexions sur un modèle de gouvernance forestière autochtone dans le bassin du Congo1

2023· article· fr· W4323521519 on OpenAlexaffvenue
Fernande Abanda Ngono, Soka Armelle Ngoutane Peyou

Bibliographic record

VenueLes Cahiers du CIÉRA · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité du Québec en Outaouais
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Malgré la mise en place de mécanismes d’implication des communautés locales dans la gestion des forêts, la territorialisation des dispositifs de participation et la mobilisation des ONG, reste à savoir si les communautés autochtones sont de véritables acteurs de la gouvernance forestière dans le bassin du Congo. Entre les thèses qui posent l’instrumentalisation de l’autochtonie comme rente de fond et celles qui critiquent le manque d’approche ascendante ( bottom-up ) avec l’implication véritable des Autochtones dans le débat concernant leurs droits sur les forêts, la construction d’un mode de gouvernance autochtone apparaît comme l’élément clef de la mise en place d’un modèle de gouvernance forestière concertée impliquant toutes les parties prenantes. À partir de l’exégèse du droit et de l’étude de la littérature sur la question, cet article amorce une réflexion sur les voies d’une gouvernance autochtone au Cameroun. L’analyse institutionnelle et sociologique de l’implication des communautés dans la gestion des forêts au Cameroun démontre à quel point l’émergence d’une action collective autochtone est importante pour que les communautés Bakola et Bagyéli deviennent de véritables acteurs de la gestion des forêts au Cameroun.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.608
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0070.007
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.059
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.229 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations0
Published2023
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