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Enregistrement W1517130069 · doi:10.1155/2014/563021

A Step Prior to REDD+ Implementation: A Socioeconomic Study

2014· article· en· W1517130069 sur OpenAlexafffund
Anne Bernard, Nancy Gélinas

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forestry Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésDeforestation (computer science)GeographySubsistence agricultureThreatened speciesPopulationEnvironmental resource managementBusinessLand tenureNatural resource economicsEnvironmental planningEnvironmental protectionAgricultureEconomicsHabitatEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phase 2 of the United Nations’ REDD+ climate change mitigation initiative is underway in the Democratic Republic of Congo. Meanwhile, activities are being implemented to assess the reduction of emissions from deforestation and forest degradation. REDD+ projects need to include a social dimension; thus, the aim of this research was to understand how land-use relationships vary across communities in an area where a REDD+ project is planned. Specifically, we aimed to identify the primary income-generating activities, the variation in access to land, the potential for the development of community projects, and the implementation of alternative income-generating activities. In the summer of 2013, we assessed a REDD+ pilot project in and around the Luki Biosphere Reserve, Bas-Congo Province. We used participatory rural appraisal (PRA) methods in four communities located both inside and outside the reserve. We found that current subsistence income activities led to the destruction of forest habitat due to population pressure and a lack of alternative income-generating activities. Customary land tenures overlay statutory rights, which can often mean that community rights are threatened. To achieve their targets, REDD+ projects should consider the actual land-use patterns of local communities in order to generate sustainable income from the land.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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