Logistique verte et économie circulaire : vers une transition durable du transport en Afrique
Bibliographic record
Abstract
Le transport et la logistique jouent un rôle central dans la transition écologique, en particulier en Afrique où l’urbanisation rapide, la croissance démographique et la mise en œuvre de la Zone de libre-échange continentale africaine (ZLECAF) accentuent à la fois les besoins de mobilité et les pressions environnementales. Cet article analyse la manière dont la logistique verte et l’économie circulaire peuvent contribuer à la transformation durable des systèmes de transport africains, en mettant en évidence le rôle des technologies intelligentes telles que l’intelligence artificielle, la blockchain, l’Internet des objets et les énergies renouvelables. L’analyse de plusieurs études de cas (Maroc, Rwanda, Nigeria et Afrique du Sud) révèle des impacts environnementaux significatifs, notamment une réduction de 55 % des émissions de CO₂ liée à l’e-mobilité au Rwanda, une baisse de 30 % des particules fines grâce aux bus électriques au Maroc, ainsi que la valorisation des déchets électroniques par la logistique inverse au Nigeria. Toutefois, la transition demeure freinée par des obstacles structurels, incluant le déficit d’infrastructures, les coûts élevés, des cadres réglementaires insuffisants et la fracture numérique. L’article identifie quatre leviers stratégiques pour dépasser ces contraintes : les investissements verts, les incitations fiscales, le développement des compétences en logistique 4.0 et la coopération régionale dans le cadre de la ZLECAF. La contribution principale réside dans la mise en évidence de la synergie entre logistique verte, économie circulaire et technologies intelligentes comme levier d’une transition africaine durable et compétitive.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".