La participation citoyenne dans le processus d’évaluation des impacts environnementaux au Congo-Brazzaville : cas du projet d’exploitation de la mine de fer de Mayoko
Bibliographic record
Abstract
L'objectif principal de cet essai est de fournir des éléments d'orientation pour favoriser une prise en compte effective des opinions des citoyens dans les évaluations des impacts environnementaux au Congo-Brazzaville. L'analyse de la participation des citoyens dans le processus décisionnel du projet d'exploitation de la mine de fer de Mayoko à la lumière de la législation, des mécanismes de participation citoyenne qu'elle prévoit et des principes directeurs pour une participation citoyenne réussie, a permis d'illustrer la nécessité d'améliorer les pratiques qui prévalent actuellement dans ce pays. Mayoko est l'un des districts du département du Niari situé dans le sud-ouest du pays, où un gisement de plusieurs milliards de tonnes de fer a été découvert. En 2008, des travaux d'exploration ont débuté sous le regard à la fois pantois et indigné des populations. Les terres qui leur servent de champs de cultures sont en fait défrichées, creusées, compactées par la machinerie lourde sans leur accord préalable. Elles n'ont officiellement reçu l'information qu'à partir de 2011, date à laquelle les évaluations ont été amorcées. De surcroît, les résultats ne leur ont pas été communiqués selon les modalités prévues par la législation. C'est la preuve que les populations ne sont pas convenablement impliquées dans la prise de décision. Par ailleurs, un parallèle avec la procédure de participation citoyenne au Québec a permis de mettre en exergue des dissemblances notables entre les deux procédures. En effet, contrairement au Québec, les citoyens sont impliqués plus tôt dans le processus d'évaluation des impacts environnementaux. Par contre, alors qu'au Congo-Brazzaville, la participation citoyenne relève du promoteur, au Québec c'est une structure indépendante qui est chargée de la mettre en oeuvre. C'est d'ailleurs pour cette raison qu'il est souvent cité comme un modèle à suivre. Ainsi, une kyrielle de recommandations a donc été proposée pour améliorer la participation citoyenne au Congo. Les décideurs sont conviés à sensibiliser et éduquer les populations, élaborer des règles précises, faire respecter la loi, créer une structure indépendante et faire le suivi de la participation tandis que les promoteurs doivent agir dans les règles de l'art. Il en va de la crédibilité et de la légitimité du processus. En outre, il est impératif que les populations s'organisent, s'informent et participent activement. Pour terminer, il est du devoir des organisations non gouvernementales d'accompagner les populations et de dénoncer les violations à leur égard et à l'égard de l'environnement.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".