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Enregistrement W2105640083 · doi:10.1017/s0376892908004451

Distributing conservation incentives in the buffer zone of Chitwan National Park, Nepal

2008· article· en· W2105640083 sur OpenAlexaff
Arian Spiteri, Sanjay K. Nepal

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Conservation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesPanthera
Mots-clésBuffer zoneIncentiveLivelihoodNational parkTourismDistribution (mathematics)BusinessSocial benefitsNatural resource economicsCost–benefit analysisRecreationEnvironmental planningEnvironmental resource managementEnvironmental protectionGeographyEconomicsEcologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Since the late 1980s, biodiversity conservation efforts have expanded to incorporate delivering social and economic benefits to communities nearby or within protected areas. Benefits can generate incentives to encourage conservation support; however, such incentive-based programmes (IBPs) have been criticized owing to their inability to provide equal and equitable distribution of benefits. This research examines the distribution of IBPs in the buffer zone of Nepal's Chitwan National Park (CNP). Questionnaire interview data indicate the livelihoods of buffer zone residents remain strained by conservation activities. While benefits under IBPs are recognized by the residents, villages distant from the main tourist entry points to the park where costs associated with conservation are highest recognize few benefits. An individual's level of participation in tourism also affects the benefits received, with those directly employed in tourism receiving the most benefit. Despite the discrepancy in benefit distribution between villages and between levels of involvement in tourism, CNP is making progress in distributing benefits beyond villages where tourism is concentrated. The main IBP flaw in CNP is a limited ability to replicate benefits throughout the buffer zone, providing similar levels of benefit to all villages.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeObservationnel
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

Citations74
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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