GESTION DES CONFLITS AGRO-PASTORAUX ET PRÉSERVATION DE LA BIODIVERSITÉ : QUELLE PLACE POUR LA MÉDIATION ENVIRONNEMENTALE DANS LA COMMUNE DE BASSILA (BÉNIN) ?
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse la place de la médiation dans la gestion des conflits liés à l’accès aux ressources agro-pastorales entre les éleveurs de bovins et les agriculteurs dans la commune de Bassila au Bénin. Il s’appuie sur 30 entretiens semi-directifs réalisés entre juin 2021 et décembre 2022 auprès d’acteurs locaux. Si le mode de règlement déployé par les comités locaux de gestion de la transhumance mis en place par les pouvoirs publics s’apparente à la médiation, cette dernière est mobilisée de façon curative, montrant ainsi une conception tronquée de la médiation environnementale. Toutefois, la pacification des rapports sociaux doit reposer sur un usage préventif de cette médiation dans laquelle la neutralité peut être assouplie, pour favoriser l’élaboration collective de règles d’accès, de consommation et de préservation d’un « bien commun » qu’est la biodiversité. Si elle peut être conçue comme un système de régulation politique, la médiation doit également promouvoir l’intégration sociale et territoriale des éleveurs peul, grâce aux interactions quotidiennes avec les populations locales.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".