Tropical Forest Gain and Interactions amongst Agents of Forest Change
Notice bibliographique
Résumé
The tropical deforestation literature advocates multi-agent enquiry in recognition that key dynamics arise from inter-agent interactions. Studies of tropical forest-cover gain have lagged in this respect. This article explores the roles and key aspects of interactions shaping natural forest regeneration and active reforestation in Eastern Panama since 1990. It employs household surveys of agricultural landholders, interviews with community forest-restoration organisations, archival analysis of plantation reforestation interests, satellite image analysis of forest-cover change, and the consideration of State reforestation policies. Forest-cover gain reflected a convergence of interests and land-use trends amongst agents. Low social and economic costs of sustained interaction and organisation enabled extensive forest-cover gain, but low transaction costs did not. Corporate plantation reforestation rose to the fore of regional forest-cover gain via opportunistic land sales by ranchers and economic subsidies indicative of a State preference for autonomous, self-organising forest-cover gain. This reforestation follows a recent history of neoliberal frontier development in which State-backed loggers and ranchers similarly displaced agriculturalists. Community institutions, long neglected by the State, struggled to coordinate landholders and so effected far less forest-cover gain. National and international commitments to tropical forest restoration risk being similarly characterised as ineffective by a predominance of industrial plantation reforestation without greater State support for community forest management.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».