Balancing shifting cultivation and forest conservation: lessons from a “sustainable landscape” in southeastern Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Shifting cultivation is often perceived to be a threat to forests, but it is also central to the culture and livelihoods of millions of people worldwide. Balancing agriculture and forest conservation requires knowledge of how agricultural land uses evolve in landscapes with forest conservation initiatives. Based on a case study from Quintana Roo, Mexico, and remote sensing data, we investigated land use and land cover change (LUCC) in relation to accessibility (from main settlement and road) in search of evidence for agricultural expansion and/or intensification after the initiation of a community forestry program in 1986. Intensification was through a shortening of the fallow period. Defining the sampling space as a function of human needs and accessibility to agricultural resources was critical to ensure a user-centered perspective of the landscape. The composition of the accessible landscape changed substantially between 1976 and 1997. Over the 21-year period studied, the local population saw the accessible landscape transformed from a heterogeneous array of different successional stages including mature forests to a landscape dominated by young fallows. We detected a dynamic characterized by intensification of shifting cultivation in the most accessible areas with milpas being felled more and more from young fallows in spite of a preference for felling secondary forests. We argue that the resulting landscape provides a poorer resource base for sustaining agricultural livelihoods and discuss ways in which agricultural change could be better addressed through participatory land use planning. Balancing agricultural production and forest conservation will become even more important in a context of intense negotiations for carbon credits, an emerging market that is likely to drive future land changes worldwide.
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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) | 0,001 | 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 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 ».