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Record W4390874404 · doi:10.7202/1107143ar

De l’indispensable intégration des savoirs climatiques autochtones dans les politiques climatiques en Afrique centrale36

2023· article· fr· W4390874404 on OpenAlexvenueno aff
Patrice Bigombe Logo, Dieudonné Toukéa

Bibliographic record

VenueLes Cahiers du CIÉRA · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicRangeland Management and Livestock Ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceGeographyForestryHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les chasseurs-cueilleurs « Pygmées » et les pasteurs nomades « Mbororo » sont deux groupes de peuples autochtones d’Afrique centrale. Depuis des millénaires, ils vivent en harmonie avec la nature. Cette relation fusionnelle avec la nature a contribué à la formation de leurs savoirs sur le fonctionnement des écosystèmes, des milieux naturels et sur le climat. Alors que les savoirs autochtones et locaux sur la nature sont progressivement reconnus dans les instruments internationaux comme la Convention sur la diversité biologique et le Protocole de Nagoya et dans les politiques de développement des États d’Afrique centrale, comme en témoignent de nombreuses études récentes, ceux relatifs au climat tardent à l’être dans les politiques climatiques. Cet article pose ce problème et présente la reconnaissance et l’intégration des savoirs climatiques autochtones dans les politiques climatiques comme une ressource importante pour la lutte contre les changements climatiques en Afrique centrale. Dans la première partie, les auteurs proposent une typologie des savoirs climatiques des chasseurs-cueilleurs « Pygmées » et des pasteurs nomades « Mbororo ». Dans la seconde, ils constatent l’indifférence des politiques climatiques aux savoirs climatiques autochtones et, dans la troisième et dernière partie, ils discutent des approches possibles de leur utilisation dans la lutte contre les changements climatiques en Afrique centrale.

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 categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.311
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.017
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.235 · 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

Citations1
Published2023
Admission routes1
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