Traditional shifting agriculture: tracking forest carbon stock and biodiversity through time in western Panama
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reducing emissions from deforestation and forest degradation ( REDD +) requires developing countries to quantify greenhouse gas emissions and removals from forests in a manner that is robust, transparent, and as accurate as possible. Although shifting cultivation is a dominant practice in several developing countries, there is still very limited information available on how to monitor this land‐use practice for REDD + as little is known about the areas of shifting cultivation or the net carbon balance. In this study, we propose and test a methodology to monitor the effect of the shifting cultivation on above‐ground carbon stocks. We combine multiyear remote sensing information, taken from a 12‐year period, with an in‐depth community forest carbon stock inventory in Palo Seco Forest Reserve, western Panama. Using remote sensing, we were able to separate four forest classes expressing different forest‐use intensity and time‐since‐intervention, which demonstrate expected trends in above‐ground carbon stocks. The addition of different interventions observed over time is shown to be a good predictor, with remote sensing variables explaining 64.2% of the variation in forest carbon stocks in cultivated landscapes. Multitemporal and multispectral medium‐resolution satellite imagery is shown to be adequate for tracking land‐use dynamics of the agriculture‐fallow cycle. The results also indicate that, over time, shifting cultivation has a transitory effect on forest carbon stocks in the study area. This is due to the rapid recovery of forest carbon stocks, which results in limited net emissions. Finally, community participation yielded important additional benefits to measuring carbon stocks, including transparency and the valorization of local knowledge for biodiversity monitoring. Our study provides important inputs regarding shifting cultivation, which should be taken into consideration when national forest monitoring systems are created, given the context of REDD + safeguards.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».