Building a common description of land cover in a tropical watershed plagued with intercultural conflicts: The value of participatory 3D modelling
Notice bibliographique
Résumé
Natural forest management and conservation projects such as reducing emissions from deforestation and forest degradation, and enhancing forest carbon stocks (REDD+) face many challenges in the field. Implementation of these projects depends on such factors as clarity of information among stakeholders, legal security of territories, and local decision-making power. These challenges have been previously identified in the Upper Bayano watershed of eastern Panama, where a long history of land cover and land-use conflicts is present between three different human groups. With a long-term objective of natural forest conservation, this study aims to develop and test participatory approaches (participatory mapping and participatory 3D modelling) for the Upper Bayano watershed in an attempt to create a consensus among all stakeholders on current land cover and land-use conflicts to overcome challenges faced by projects as REDD+. We found that the third dimension allows a common understanding over the landscape, creates a common ground discussion, and leads towards a consensus, while the participatory approach brings discussion and positive effects among the stakeholders and the bridging institutions bring equity and transparency. Finally, we discuss implications of this knowledge generation and common agreement over the landscape for future forest management projects such as REDD+’s implementation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».