Community Perceptions and Willingness to Accept and Execute REDD+ Initiative: The Case of Pugu and Kazimzumbwi Forest Reserves, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
The study examined community perceptions and willingness to accept and execute Reduced Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD+) initiative at Pugu and Kazimzumbwi Forest Reserves (PKFRs) in the course of addressing the overriding problem of climate change. The survey was conducted in two villages’ i.e. Kisarawe and Kazimzumbwi adjacent to PKFRs. A total of 110 respondents were randomly selected with a sampling intensity of 10%. Key informants interview, focus group discussion (FGD) and in-depth interviews using a questionnaire administered to selected community members were the major techniques used in data collection. Regarding community perceptions and acceptability of the REDD+ initiative, the study revealed low level of acceptance (16.2%), which was highly attributed to low level of awareness on the initiative. Poor governance and poor community involvement in REDD+ activities were highly ranked as REDD+ perceived problems. Lack of livelihood options was observed to be constraining factor behind community support to the initiative. The study concludes that, for the success and sustainability of REDD+ initiative at PKFRs, robust livelihood options like training the community on how to make charcoal out of dry leaves are needed to be crafted at the shoes of the community in line with educating the community on the rationality of the initiative in their locality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».