Contribution des pratiques de gestion traditionnelle de la mangrove face aux changements climatiques dans le Blouf en Basse Casamance (Sénégal)
Bibliographic record
Abstract
Cet article met en évidence la contribution des coutumes et des pratiques diola de la Basse Casamance dans la conservation de la mangrove et une résilience aux changements climatiques. La conservation des paysages de mangrove et la résilience aux changements climatiques sont devenues des préoccupations majeures pour les acteurs de l’environnement. Presque partout dans le monde, la mangrove se dégrade (FAO 2007). Au Sénégal, notamment en Basse Casamance, elle a connu une régression spectaculaire durant la période sèche (1970-1990), à cause d’une salinisation croissante des eaux du fleuve et des sols (Cormier-Salem 1992; Marut 2010). En effet, le changement climatique a introduit une menace plus importante dans la zone littorale casamançaise avec l’érosion des côtes, la raréfaction des ressources, la dégradation des écosystèmes littoraux et les conflits sociaux de plus en plus aigus. Avec toutes ces nuisances, les milieux côtiers, notamment la mangrove et ses ressources, sont profondément fragilisés accentuant leur vulnérabilité. Ainsi, même si une timide régénération naturelle de la mangrove est observée depuis les années 2000 à la faveur d’une pluviométrie plus favorable et des reboisements, il reste encore des poches de dégradation (Cormier-Salem 2015). Néanmoins, en dépit de cette apparente dégradation, les communautés diola, par leurs comportements fondés sur leurs valeurs sociétales, ont favorisé la conservation de certains espaces de mangrove. Cela à travers leurs activités traditionnelles et cultuelles limitant l’accès à des sites décrétés sacrés. Ces espaces régis par des règles strictes constituent des modes de régulations sociales traditionnelles. Ils font partie ainsi des sites les moins soumis aux phénomènes de dégradation.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".