Approche systémique appliquée à la Forêt Modèle Reventazón (Costa Rica)
Bibliographic record
Abstract
Cette étude cherche à contribuer à une meilleure compréhension du système de la Forêt modèle Reventazón (FMR), un sous-système du Réseau international des forêts modèles (RIFM), et son interaction potentielle avec d'autres forêts modèles du RIFM. Dans un tel contexte, l’approche systémique permettra d’étudier le sous-système de la FMR où diverses composantes sont organisées et interagissent entre elles. Cette étude analysera d’abord une des composantes de la FMR : les pratiques agroforestières avec cultures annuelles dans la partie nord du bassin versant de la rivière Reventazón. Une méthodologie qualitative sera ensuite développée afin d’ordonner par priorité les éléments échangeables ou transférables entre au moins deux forêts modèles du RIFM, puis appliquée à la FMR (Costa Rica) et à la Forêt modèle du Bas-Saint-Laurent (Canada). Cette étude démontrera le potentiel d'établir des liens plus rapprochés entre ces sites en développant des opportunités de collaboration horizontale et de partage des connaissances.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".