A Participatory Assessment of Ecosystem Services and Human Wellbeing in Rural Costa Rica Using Photo-Voice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Human well-being is intricately connected to ecosystem services. A keystone contribution to the ecosystem service literature has been the Millennium Ecosystem Assessment, MA, (Ecosystems and human well-being: a framework for assessment, Island Press, Washington, DC; 2003, 2005). Much of the work on ecosystem services to date has focused on the assessment and classification of environmental functions. The need for inclusion of community perspectives in ecosystem assessments has been widely recognized in order to better understand the distribution of impacts and benefits resulting from natural resource use. Communities can offer a direct route to understanding the complex relationships between ecosystems and human well-being and how environmental management affects their livelihoods. Photovoice has been made popular as a tool for participatory needs assessment but it has had limited use in ecosystem assessments to date. The purpose of this paper is twofold: (1) to present the results of a community-level assessment of environmental services in a watershed dominated by pineapple monoculture in Costa Rica; and (2) to evaluate the strengths and the limitations of photovoice as a tool for mapping the relationship between ecosystems and people. I argue that photovoice is an underutilized methodology that has the potential to complement biophysical ecosystem service assessments in the context of impoverished and resource-dependent communities, particularly, since assessing ecosystem services and acting upon that information requires integrating the knowledges of diverse stakeholders, recognizing power imbalances, and grappling with the complexity of social-ecological systems. Processes such as photovoice have the potential to catalyze community self-organization, which is a critical component for empowerment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle