“Nothing Is Like It Was Before”: The Dynamics between Land-Use and Land-Cover, and Livelihood Strategies in the Northern Vietnam Borderlands
Notice bibliographique
Résumé
Land uses are changing rapidly in Vietnam’s upland northern borderlands. Regional development platforms such as the Greater Mekong Subregion, state-propelled market integration and reforestation programs, and lowland entrepreneurs and migrants are all impacting this frontier landscape. Drawing on a mixed methods approach using remote sensing data from 2000 to 2009 and ethnographic fieldwork, we examine how land-use and land-cover change (LULCC) has occurred across three borderland provinces—Lai Châu, Lào Cai and Hà Giang—with high proportions of ethnic minority semi-subsistence farmers. After a broad examination of regional land-use changes, we select three case studies to further analyze the underlying relationships between specific LULCC and local livelihood diversification strategies. These include specific patterns of urban growth due to a range of political decisions in Lai Châu and Lào Cai Provinces; reforestation due to non-timber forest (NTFP) product cultivation in the west of Lào Cai Province; and a stable landscape that restricts government attempts at refashioning upland livelihoods in the east of Hà Giang. Our findings point to the difficulties of completing LULCC maps for this highly heterogeneous region and the complexity of LULCC and livelihood interactions and relationships examined on the ground.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».