The natural and social history of the indigenous lands and protected areas corridor of the Xingu River basin
Notice bibliographique
Résumé
The 280,000 km² Xingu indigenous lands and protected areas (ILPAs) corridor, inhabited by 24 indigenous peoples and about 215 riverine (ribeirinho) families, lies across active agriculture frontiers in some of the historically highest-deforestation regions of the Amazon. Much of the Xingu is anthropogenic landscape, densely inhabited and managed by indigenous populations over the past millennium. Indigenous and riverine peoples' historical management and use of these landscapes have enabled their long-term occupation and ultimately their protection. The corridor vividly demonstrates how ILPAs halt deforestation and why they may account for a large part of the 70 per cent reduction in Amazon deforestation below the 1996-2005 average since 2005. However, ongoing and planned dams, road paving, logging and mining, together with increasing demand for agricultural commodities, continued degradation of upper headwaters outside ILPA borders and climate change impacts may render these gains ephemeral. Local peoples will need new, bottom-up, forms of governance to gain recognition for the high social and biological diversity of these territories in development policy and planning, and finance commensurate with the value of their ecosystem services. Indigenous groups' reports of changing fire and rainfall regimes may themselves evidence climate change impacts, a new and serious threat.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».