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Record W4403275109 · doi:10.4000/1269q

Analyse des défis de la filière viande de brousse sur la durabilité faunique au Gabon

2024· article· fr· W4403275109 on OpenAlexaffvenue
Apolline Medzey Me Sima, Louis Bélanger, Damase P. Khasa

Bibliographic record

VenueVertigO · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsCentre de Géomatique du QuébecMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La filière de la viande de brousse est une source d’activités génératrices de revenus pour ses acteurs mais dangereuse pour la survie de la faune sauvage à cause du non-respect du calendrier de chasse. L’impact de cette activité sur la biodiversité est l’un des principaux facteurs contribuant à la mise en place des textes juridiques pour une gestion durable de cette faune sauvage. Nous nous donnons l’objectif d’analyser les interactions entre les différents acteurs et l’efficacité des textes juridiques en vigueur pour connaître l’état de cette gestion durable de la faune sauvage au Gabon. Ainsi, nous prenons comme appui l’approche socio-écologique d’Ostrom en considérant le système de gouvernance et les acteurs dont les interactions ont des impacts sur la ressource faunique. Nous avons donc réalisé une recherche documentaire et mené une enquête qualitative à l’aide d’un questionnaire semi-directif auprès de 73 personnes. Après avoir catégorisé nos acteurs (agents de gestion de la faune sauvage – acteurs d’exploitation de la faune sauvage – consommateurs), il en résulte deux types de relations. Une relation de collaboration entre les acteurs d’un même groupe et une relation de dépendance-pouvoir entre deux groupes différents. Cependant, les textes juridiques qui permettent l’effectivité de cette dernière relation ne légifèrent que sur la chasse et non sur le commerce de la viande de brousse. Par ailleurs, certains textes juridiques devraient être actualisés et appliqués rigoureusement afin de répondre réellement aux objectifs de gestion durable de la faune sauvage et de sécuriser les métiers de ces acteurs.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.197
Threshold uncertainty score0.392

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.012
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.244 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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
Published2024
Admission routes2
Has abstractyes

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Same venueVertigOSame topicAgriculture and Rural Development ResearchFrench-language works237,207