Bibliographic record
Abstract
Analyser la rsilience des populations au changement climatique et les opportunits de la REDD+ pour recommander des synergies entre adaptation et mitigation dans le Bassin du Congo Changement Climatique et Forts dans le Bassin du Congo : Synergies entre l'Adaptation et l'Attnuation Communiquer sur le changement climatique : Pourquoi? Comment ? Mme si elle est souvent confine par les politiques dans l'troit domaine de l'environnement, la question du changement climatique fait en ralit appel de nombreuses disciplines scientifiques, d'o la ncessit d'changes interdisciplinaires systmatiques sur le sujet. En outre, les concepts et processus relatifs au changement climatique se complexifient, rendant difficiles leur comprhension et leur intgration dans les politiques environnementales et les politiques sectorielles de dveloppement. Aussi, en plus de ces changes interdisciplinaires, un dialogue nourri entre les scientifiques et les preneurs de dcision s'avre incontournable. Ces concepts tant gnralement conus l'chelle internationale, ils doivent encore tre adapts aux exigences et aux contingences sous rgionales, ce qui implique l'laboration et la mise en oeuvre de stratgies de communication spcifiques. Les populations rurales du Bassin du Congo sont considres tort ou raison comme les premiers agents de dforestation, en raison de l'agriculture itinrante sur brlis qu'elles pratiquent. Alors mme qu'elles sont prouves par de nombreux flaux d'origine structurelle ou politique tels que les conflits arms, la mal gouvernance, la corruption, les pidmies, ou l'extrme pauvret, les fluctuations climatiques viennent mettre mal leur scurit alimentaire. De plus, l'insuffisance d'accs aux Sance d'information et de sensibilisation des dcideurs locaux sur les changements climatiques organise par le COBAM Lukolla.
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 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 | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".