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Enregistrement W2083969292 · doi:10.13031/2013.18194

Environmental Alternatives for Rural Development: The Case of Oaxaca, Mexico

2005· article· en· W2083969292 sur OpenAlexaff
R. E. Mitchell

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Safety and Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Innovation
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlHuman factors and ergonomicsOccupational safety and healthSuicide preventionInjury preventionEnvironmental planningForensic engineeringGeographyEngineeringEnvironmental healthPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines various environmental alternatives within the context of forest resource-dependent communities of the State of Oaxaca, Mexico. Two main objectives were to describe particular rural development routes among different Mexican communities, and to explain why certain environmental options for rural development are selected over others. While many communities choose either sustainable or illegal logging options in Oaxaca, some may decide against logging of any kind. Four principal forest-based community categories, according to a government forest classification scheme, are discussed in the context of environmental alternatives for this article. Based on this typology, two "integrated forest management" communities in the Sierra Norte of Oaxaca are described and compared. One community's decision not to log within a shared land arrangement has caused significant tensions in the region. Key findings illustrate the extent to which rural communities can make appropriate environmental decisions and examines their effects on environmental and social sustainability. Increased rural involvement in environmental decision-making is called for, since rural residents are those most likely to appreciate nearby natural resources as a source of sustainable livelihoods. It is expected that this research may be applicable to rural areas of other countries.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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