Aires protégées : Perseverare diabolicum. Remettre en cause les impensés de la gestion forestière publique en Afrique
Bibliographic record
Abstract
Ce texte est une analyse devant l’injustice plus que séculaire faite à travers le monde aux peuples autochtones et aux communautés forestières. Il interroge les droits historiques et les savoirs et pratiques traditionnels qui demeurent encore méconnus, ignorés, falsifiés ou manipulés. La conservation de la nature est fondée sur la notion de wilderness, la mise à l’abri de toute emprise humaine, c’est-à-dire la préservation des espaces naturels. Mais, la conservation est un mot ambigu tant en français qu’en anglais, qui masque cet a priori de la préservation. Depuis l’origine, la création des aires protégées fait l’objet de critiques sur son inefficacité, confirmée par maints exemples, parce qu’elle confisque les terres et les espaces naturels bien conservés des populations résidentes, des peuples autochtones et les exclut. La critique des aires protégées, des États et des ONG globales préservation dites de conservation, contraste avec la gestion conservatoire durable, pluriséculaire, des espaces naturels par les communautés forestières. Les peuples autochtones vivent dans des zones qui contiennent 80% de la biodiversité de la planète et subissent une véritable spoliation par la création des aires protégées. Leurs modes de gestion coutumiers qui ont conservé ces ressources depuis des siècles (voire des millénaires) sont ignorés, niés et bafoués par la logique ethnocentrique, étroitement scientiste et hégémonique des créateurs des aires protégées. Il faut repenser la gestion publique des espaces forestiers et remettre en question l’unanimité et les impensés des réglementations forestières. Il faut tenir compte de l’autre unanimité, opposée et diverse, celle des règles coutumières des communautés forestières et des peuples autochtones qui ont fait la preuve de leur durabilité.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
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".