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Enregistrement W2126426960 · doi:10.5539/enrr.v3n1p24

Increasing Public Participation through Awareness Raising Activities: A Case Study in Trao Reef Marine Reserve, Vietnam

2012· article· en· W2126426960 sur OpenAlexvenueno aff
Hang Thi Minh Tran, Loke Ming Chou, Hue Thu Nguyen

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Natural Resources Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodStakeholderBusinessStakeholder engagementEnvironmental resource managementEnvironmental planningNatural resource managementCommunity participationLocal communityNatural resourceProcess (computing)Political scienceGeographyPublic relationsSocioeconomicsAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last few decades, community-based management has evolved to become an effective approach in managing natural resources and solving environmental problems around the world. In this approach, stakeholder participation is considered as a very important factor contributing to the success or failure of the management effort. To promote and enhance stakeholder participation, awareness raising activities could be conducted in various innovative forms. This is clearly illustrated in the case of Trao Reef, a locally-managed marine reserve in central Vietnam. The paper reviews the management approach applied to Trao Reef, focusing on analysis of stakeholder participation. The high level of environmental awareness of the local community contributed to the successful outcome of the project. Many communication activities and awareness raising campaigns were organized within the community to get them involved in all steps of the management process. The project enhanced the marine resources and ecosystem health, and helped to build a more sustainable livelihood and living lifestyle for the local community. Trao Reef has become a role model for effective environmental management that harmonizes the socio-economic benefits of the local community and nature conservation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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