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Diagnostic du contexte et pratique de la gestion actuelle de la biomasse solide et de son utilisation en République Démocratique du Congo

2022· article· fr· W4362161497 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueÉtudes caribéennes · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicStrategic Planning and Analysis
Canadian institutionsHydro-QuébecMusée de la CivilisationGDG EnvironnementUniversité LavalUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article qui porte sur le diagnostic de la gestion et l’utilisation de la biomasse solide en République Démocratique du Congo (RDC) a permis de faire une analyse documentaire pour cerner la viabilité de la gestion des forêts dans la production de la biomasse solide en RDC. L’analyse a été faite suivant l’approche « Forces, Faiblesses, Opportunités et Menaces » (FFOM) de la filière BS en RDC. Cette approche comportant l’outil d’analyse est destinée à faciliter la réflexion sur les nouvelles stratégies permettant d’organiser les informations issues des documents consultés. Il faut y ajouter la combinaison d’analyse des facteurs internes et externes ainsi que l’évaluation des systèmes économiques.Cette étude met en relief les activités de la biomasse solide qui sont généralement informelles tout en faisant ressortir les résultats issus des facteurs internes et externes. Les facteurs internes positifs sont considérés comme des forces et qualités positives internes qui influe positivement le système mis en place. C’est pour cette raison que les facteurs endogènes sont identifiés comme étant des atouts du secteur forestier comme la biomasse solide (David, 2005). L’existence de certains textes juridiques et règlementaires appréhende de facto un facteur interne positif et enregistre aussi des faiblesses qui sont des facteurs négatifs internes, défavorables pour la réalisation des objectifs d’un système lié au ménage et à l’entreprise. Les faiblesses répertoriées se rapportent aux aspects technologiques, à la connaissance des ressources et à la gouvernance dans la gestion forestière. Les facteurs externes positifs existent dans l’écosystème à l’instar de l’opportunité écologique telle que la plantation énergétique au plateau de Batéké à Kinshasa. Ces facteurs sont disponibles pour tous les acteurs internes à l’environnement dans lequel le modèle économique peut générer des bénéfices et pérenniser l’utilisation des écosystèmes forestiers. De ce fait, la RDC devrait favoriser la gestion rationnelle de la BS pour en minimiser les impacts négatifs, reboiser pour la production du bois-énergie, électrifier le pays par des centrales hydroélectriques et favoriser l’utilisation des foyers améliorés de cuisson. Pour obtenir des résultats escomptés, il faudrait renforcer l’encadrement légal et règlementaire régissant la BS.

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.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.644
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
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 head0.008
GPT teacher head0.254
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