Multiple Land Use Benefits of Peri-urban Forest (Arakanga Forest Reserve, Ogun State, Nigeria): Perception of Resource Users and its Implication
Notice bibliographique
Résumé
The study examined multiple land use benefits in a peri-urban forest in Abeokuta, Ogun State, Nigeria and the perception of resource users on the significance of the benefits. Stratified Random Sampling technique was used for the study with 100 respondents selected. The settlement was divided into four strata based on existing pattern in the area. The four strata are Ajegule, Ibode Olude, Ilugun Titun and Mawuko. From each stratum, twenty five respondents were randomly selected with a total of 100 respondents from the study area. Questionnaire and interview were used as the instrument of data collection. The benefits derived from the reserve cut across all age groups, ethnic background, educational levels and marital status of respondents. The forest reserve provides multiple benefits in terms of goods and services and environmental protection. Mantel measurement for combined benefits showed firewood as the most dominant with indispensible value of 34 followed by Teak leaves collection 24 and 16 for geological material extraction. The major objective of the reserve is timber and poles production but simultaneously other multiple benefits such as firewood, snails, teak leaves, medicinal plants, bushmeat and geological materials were derived from the reserve. Consequently, the forest reserve contributes to livelihoods of the surrounding communities. This was measured through perception of the respondents with positive mean values and standard deviation of Likert rating. It is therefore recommended that increased conservation effort must be ensured through appropriate forest policy formulation along with the introduction of alternative domestic energy source to firewood to enable the forest contribute more to the welfare of surrounding communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».