Bibliographic record
Abstract
Analyser la résilience des populations au changement climatique et les opportunités de la REDD+ pour recommander des synergies entre adaptation et mitigation dans le Bassin du Congo Changement Climatique et Forêts dans le Bassin du Congo : Synergies entre l'Adaptation et l'Atténuation Communiquer sur le changement climatique : Pourquoi? Comment ?Même si elle est souvent confinée par les politiques dans l'étroit domaine de l'environnement, la question du changement climatique fait en réalité appel à de nombreuses disciplines scientifiques, d'où la nécessité d'échanges interdisciplinaires systématiques sur le sujet.En outre, les concepts et processus relatifs au changement climatique se complexifient, rendant difficiles leur compréhension et leur intégration dans les politiques environnementales et les politiques sectorielles de développement.Aussi, en plus de ces échanges interdisciplinaires, un dialogue nourri entre les scientifiques et les preneurs de décision s'avère incontournable.Ces concepts étant généralement conçus à l'échelle internationale, ils doivent encore être adaptés aux exigences et aux contingences sous régionales, ce qui implique l'élaboration et la mise en œuvre de stratégies de communication spécifiques.Les populations rurales du Bassin du Congo sont considérées à tort ou à raison comme les premiers agents de déforestation, en raison de l'agriculture itinérante sur brûlis qu'elles pratiquent.Alors même qu'elles sont éprouvées par de nombreux fléaux d'origine structurelle ou politique tels que les conflits armés, la mal gouvernance, la corruption, les épidémies, ou l'extrême pauvreté, les fluctuations climatiques viennent mettre à mal leur sécurité alimentaire.De plus, l'insuffisance d'accès aux Séance d'information et de sensibilisation des décideurs locaux sur les changements climatiques organisée par le COBAM à Lukoléla.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".