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Enregistrement W2525897740 · doi:10.1139/er-2016-0050

Extent and causes of forest cover changes in Vietnam’s provinces 1993–2013: a review and analysis of official data

2016· review· en· W2525897740 sur OpenAlexvenueno aff
Roland Cochard, Dung Ngo, Patrick O. Waeber, Christian A. Kull

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReforestationDeforestation (computer science)AgroforestryGeographyForest managementAgricultureForest coverForest restorationForestryForest ecologyEcologyEnvironmental scienceEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within a region plagued by deforestation, Vietnam has experienced an exceptional turnaround from net forest loss to forest regrowth. This so-called forest transition, starting in the 1990s, resulted from major changes to environmental and economic policy. Investments in agricultural intensification, reforestation programs, and forestland privatization directly or indirectly promoted natural forest regeneration and the setting-up of plantation forests mainly stocked with exotic species. Forest cover changes, however, varied widely among regions due to specific socio-economic and environmental factors. We studied forest cover changes (including natural and planted forests) and associated drivers in Vietnam’s provinces from 1993–2013. An exhaustive literature review was combined with multivariate statistical analyses of official provincial data. Natural forest regrowth was highest in northern mountain provinces, especially in the period 1993–2003, whereas deforestation continued in the Central Highlands and Southeast Region. Forest plantations increased most in mid-elevation provinces. Statistical results largely confirmed case study-based literature, highlighting the importance of forestland allocation policies and agroforestry extension for promoting small-scale tree plantations and allowing natural forest regeneration in previously degraded areas. Results provide evidence for the abandonment of upland swidden agriculture during 1993–2003, and reveal that spatial competition between expanding natural forests, fixed crop fields, and tree plantations increased during 2003–2013. While we identified a literature gap regarding effects of forest management by para-statal forestry organizations, statistical results showed that natural forests increased in areas managed for protection/regeneration. Cover of other natural forests under the organizations’ management, however, tended to decrease or stagnate, especially more recently when the organizations increasingly turned to multi-purpose plantation forestry. Deforestation processes in the Central Highlands and Southeast Region were mainly driven by cash crop expansion (coffee, rubber) and associated immigration and population growth. Recent data trends indicated limits to further forest expansion, and logging within high-quality natural forests reportedly remained a widespread problem. New schemes for payments for forest environmental services should be strengthened to consolidate the gains from the forest transition, whilst improving forest quality (in terms of biodiversity and environmental services) and allowing local people to actively participate in forest management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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