Dix jours durant, dans le cadre de la deuxième édition de l’école de terrain «ECOTROP-Forêt», une quarantaine d’étudiants et de professionnels africains, américains et européens ont mené à Lastoursville et ses environs quelques recherches et une campagne de sensibilisation adressée aux populations et aux autorités locales sur la gestion et la conservation des écosystèmes ainsi que l’environnement dans lequel celles-ci vivent.

Des participants lors de la 2e édition de l’école de terrain échangeant avec les populations. © Communication ANPN

 

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Du 4 au 14 juillet s’est tenue la deuxième édition de l’école de terrain ECOTROP–Forêt dans le département de Mulundu. Il s’agit d’un concept unique de formation de terrain destinée aux étudiants et professionnels africains, européens et américains. Les institutions impliquées sur le terrain pour l’édition 2022 à Lastoursville et ses environs étaient : l’ANPN, l’USTM, l’UOB, l’IRD, WCS, l’UNO (USA), Max Planck Institute, et le CIRAD (programme SWM).

L’objectif de cette école de terrain est de contribuer à la formation des futurs acteurs de la recherche, et à la sensibilisation des populations et autorités locales dans la gestion et la conservation des écosystèmes et environnements dans lesquels ils vivent. Par ailleurs, des solutions concrètes sont proposées pour répondre à des problématiques réelles vécues par les populations locales à travers une approche multidisciplinaire et intégrative.

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Le département de Mulundu, qui abrite ECOTROP-Forêt, est une région du Gabon caractérisée par une grande diversité d’écosystèmes et d’habitats, y compris des grottes, différents types de forêts, quelques savanes, et le fleuve Ogooué. Le département de Mulundu est également caractérisé par une faible densité humaine, un enclavement de Lastoursville, et une activité économique dominée par l’exploitation forestière. Les populations et l’économie locales sont donc fortement dépendantes des ressources naturelles. 

Dans le cadre de la présente édition d’ECOTROP-Forêt, l’effectif complet (28 apprenants, 17 encadrants) s’est retrouvé à Lastoursville pour trois jours de prologue, au village Doumé pour cinq jours de collecte de données, à Lastoursville de nouveau pour trois jours d’analyse, de préparation des présentations orales et de restitution. À l’issue du travail de terrain et d’analyse préliminaire des données, une journée de restitution s’est tenue dans les locaux de la mairie de Lastoursville le jeudi 14 juillet 2022. Cette restitution s’est faite en présence des personnalités de la localité et du Pr Patrick Mickala, vice-recteur de l’USTM en charge de la Pédagogie et de la Recherche.

Des participants lors de la 2e édition de l’école de terrain. © Communication ANPN

L’ANPN est porteur de projet, mais ne peut fonctionner sans les bras séculiers qu’ont été les différents partenaires de cette aventure. «Des formations aussi pointues permettant de s’approprier les nouvelles technologies ne pourront être qu’une plus-value pertinente sur la protection de la nature au Gabon et l’ANPN est fière d’avoir soutenu ce projet avec les différentes parties prenantes impliquées», soutient Stéphane Ntie, conseiller scientifique du secrétaire exécutif de l’ANPN. 

Les ateliers proposés aux apprenants de l’édition d’ECOTROP-Forêt 2022 abordaient quatre grandes thématiques : Géosciences et environnement, Gestion durable de la faune, Ethnobotanique des plantes alimentaires locales, et Archéologie. Si les trois premiers ateliers ont été menés à Doumé (à environ une heure de route de Lastoursville), le dernier a eu lieu à Youmbidi (grotte située à une dizaine de kilomètres à l’ouest de Lastoursville). Ces différentes thématiques ont permis d’étudier des problématiques locales liées à l’histoire des peuplements humains, l’agriculture, la chasse durable et la conservation des écosystèmes. L’approche multidisciplinaire adoptée ici a permis de mieux comprendre et d’expliquer la relation entre l’environnement physique, l’environnement biologiques et tous les biens et services que les populations locales en tirent.

 
GR
 

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