Effects of Peri-Urban Land Use Changes on Forest Ecosystem Services: The Case of Settlements Surrounding Pugu and Kazimzumbwi Forest Reserves in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Peri-urban settlements constitute foci of urban expansion in most cities of the developing world. They provide livelihood opportunities by exploiting adjacent resources such as forest products, land and water. Yet they constitute a conflicting zone of development whereby urban and rural livelihoods compete for space. This paper examines the effects of peri-urban land-use changes on forest ecosystem services from Pugu and Kazimzumbwi forest reserves. Land use changes were analysed using series aerial photographs of between 1975 and 2012. This was complemented with participatory resource mapping, focus group discussion and key informant interviews to identify and qualify changes in ecosystem services over the period of 37 years. Literature review was also used to capture non-spatial data. Results indicate that there has been tremendous change in built-up area surrounding the forest reserve. It increased from 608.78 hectares in 1975 to 4,933.51 hectares in 2012 representing an increase from 2.4 to 19.1 percent. The same trend pervaded residential and the reverse for open land uses. These changes have resulted into disappearance of ecosystem services (plant and animal species, honey and wax production, mushrooms and water resources). The remaining forest ecosystem services are likely to completely disappear in few years if protection and conservation measures will not be stepped up. Guided land use plans for all areas surrounding the forest reserves and decentralized forest management have been recommended to facilitate restoration of forest services.
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 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 | 0,001 | 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 ».