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Record W4385458788 · doi:10.4000/vertigo.40569

Structure de la végétation et potentiel de séquestration du carbone de la Réserve forestière de l’Université Peleforo Gon Coulibaly de Korhogo (nord de la Côte d’Ivoire)

2023· article· fr· W4385458788 on OpenAlexvenueno aff
Pagadjovongo Adama Silué, Dramane Soro, Adjoua Bénédicte Koffi, Koffi Appolinaire Yao

Bibliographic record

VenueVertigO · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAfrican Botany and Ecology Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsForestryGeographyHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La réduction du dioxyde de carbone par les arbres est un service écosystémique important pour le bien-être humain. Il est souvent méconnu des bénéficiaires, et rarement pris en compte dans les études. L’objectif de cette étude est de connaitre le potentiel de séquestration du carbone de la végétation de la relique forestière de l’Université Peleforo Gon Coulibaly de Korhogo (Nord de la Côte d’Ivoire). Pour la collecte des données dendrométriques, tous les individus de diamètre à hauteur de poitrine (dbh) ≥ 5 centimètres ont été mesurés dans des placettes carrées de 900 mètres carrés (30 mètres x 30 mètres). La densité moyenne des ligneux s’établit à 788 pieds par hectare. La répartition par classes de diamètre des ligneux a révélé une prédominance des individus de petit diamètre (5-15 centimètres). La quantité de biomasse produite par la réserve forestière est estimée à 219,92 tonnes par hectare, correspondant à un stock de carbone séquestré de 109,96 tonnes par hectare, et un équivalent CO2 de 403,18 tonnes par hectare. De façon individuelle, les espèces locales telles que Adansonia digitata et Ceiba pentandra séquestrent le plus de CO2 dans la réserve. La quantité totale de carbone séquestré a été estimée à 16942,07 tonnes. Ce potentiel de stock de carbone témoigne de l’importance du rôle compensatoire de la réserve forestière dans les émissions du dioxyde de carbone issu des activités anthropiques dans la région du Poro.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.059
Threshold uncertainty score0.727

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
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 head0.007
GPT teacher head0.228
Teacher spread0.221 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations2
Published2023
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