Market expansion's influence on the harvesting of non-wood forest products in the Arasbaran forests of Iran
Notice bibliographique
Résumé
Commercialization and expansion of the market for non-wood forest products (NWFPs) may increase the gathering and selling of these products, as well as their contribution to local livelihoods. The influence of market access on the type of dependency is significant. This study examines the relationship between market access and the harvesting of NWFPs as well as the limitations and problems in gathering and selling these products. Cornelian cherry, walnut and plum were the most commonly harvested species. Of the 13 NWFP species collected in Arasbaran forests, just three species, cornelian cherry, plum and pomegranate were sold in the local markets. The average contribution of NWFPs towards total household income was just 2.7%. The villages of cluster 1 had better access to markets and middlemen than did the villages in the other clusters and 63% of the local people in cluster 1 mentioned that they have increased their harvesting of NWFPs. Poor infrastructure, low or no access to markets, lack of market information, lack of cooperation, and low product prices were found to limit the potential economic benefits from harvesting NWFPs. In this situation, rural extension services can assist local people resolve many of these challenges and problems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».