Challenges to Sustainable Forest Management and Community Livelihoods Sustenance in Cameroon: Evidence from the Southern Bakundu Forest Reserve in Southwest Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable forest management in Cameroon is being plagued with many challenges directly related to key issues in the areas of forest law enforcement and governance. This study used questionnaires to examine the major community livelihood activities undertaken in the SBFR causing deforestation and forest degradation and to explore the localized trigger forces, and their implications for sustainable forest management in Cameroon. The authors found that the rated localized forces triggering indiscriminate human activities in the Southern Bakundu Forest Reserve (SBFR) are scarcity of farmland outside the forest reserve land, population growth, poverty and the more fertile nature of the forest reserve land than the limited, overused, and degraded community farming land. In addition, the authors found that forest monitoring activities in the field by forestry officials were plagued with complicity by some corrupt forestry officials, forces of law and order, administration, local management committee leaders, and disgruntled local population in the apprehension of illegal forest exploiters, besides inadequate resources. The strategies to address the above issues have not been prioritized. Based on the results, this paper argues that the governance failure to prioritize more and better investment in modern agriculture, non-wood domestic cooking energy and reliable rural transport systems, amongst others, including building institutional capacity and physical infrastructure compromises sustainable forest management in Cameroon at both the national and local community levels. In this light, a set of holistic and comprehensive strategic programmes are recommended as the way forward to guaranteeing sustainable development in forest management in Cameroon.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».