Élaboration d’un modèle de table de concertation pour une gestion participative de la biomasse solide en République démocratique du Congo
Bibliographic record
Abstract
En cette époque où la planète est davantage préoccupée par les externalités négatives dues au changement climatique, beaucoup de dirigeants à travers le monde essaient de se projeter vers des énergies plus vertes et à moindre cout. Ceux de la RDC emboitent les pas en offrant une fenêtre d’opportunités des ressources forestières immenses vers une transition énergétique par l’exploitation de la biomasse solide (BS). Cependant, les défis à relever sont innombrables avec l’exemple de formalisation d’une option politique collective d’exploitation de la biomasse solide qui exige entre autres que le périmètre d’intervention des différentes parties prenantes à la gestion de la BS soit déterminé. Au regard de cette préoccupation de base, nous formulons l’hypothèse d’intégrer tous les autres aspects techniques, règlementaires et organisationnels des politiques environnementales. Ainsi, il faut élaborer un modèle de table de concertation pour la biomasse solide et utiliser la méthode de gestion participative des parties prenantes en intégrant les facteurs de la durabilité identifiés comme un levier déterminant dans la gestion durable de la biomasse solide en RDC.La RDC possède une table ronde multiacteurs sur la foresterie communautaire. Le but de cette table est d’échanger sur la mise sur pied effective de la foresterie communautaire congolaise dans une approche participative entrainant de facto la cohabitation du droit coutumier avec le droit moderne.Alors que les dysfonctionnements administratifs et la gouvernance politique mettent en péril l’ensemble du système forestier, la Loi n° 14/018 du 2 août 2014 donne espoir et représente un atout réel dans les orientations d’attribution des concessions aux communautés locales de la RDC. Dans l’optique de créer les conditions de synergie entre les différents acteurs, cet article propose une table de concertation pour les parties prenantes de 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.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".