Recent trends of forest cover change and ecosystem services in eastern upland region of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Forest cover changes have diverse outcomes for the livelihoods of rural people across the developing world. However, these outcomes are poorly characterized across varying landscapes. This study examined forest cover changes, associated drivers, and impacts on ecosystem services supporting livelihoods in three distinct areas (i.e. remote, intermediate and on-road) in the Chittagong Hill Tracts region of Bangladesh. The three zones had features of decreasing distance to major roads, decreasing levels of forest cover, and increasing levels of agricultural change. Data was collected from satellite images for 1989-2014, structured household interviews, and group discussions using Participatory Rural Appraisal approaches with local communities to integrate and contrast local people's perceptions of forest cover and ecosystem service change with commonly used methods for mapping forest dynamics. Satellite image analysis showed a net gain of forest areas from 1989 to 2003 followed by a net loss from 2003 to 2014. The gain was slightly higher in intermediate (1.68%) and on-road (1.33%) zones than in the remote (0.5%) zone. By contrast, almost 90% of households perceived severe forest loss and 75% of respondents observed concomitant declines in the availability of fuel wood, construction materials, wild foods, and fresh water. People also reported traveling further from the household to harvest forest products. The main drivers of forest loss identified included increased harvesting of timber and fuel wood over time in the intermediate and on-road zones, whereas swidden farming persisted as the major driver of change over time in the remote zone. The contrast between remotely-sensed forest gains and household-perceived forest loss shows community experiences may be a critical addition to satellite imagery analysis by revealing the livelihood outcomes linked to patterns of forest loss and gain. Community experiences may also evoke solutions by characterizing local drivers of forest change. Failing to disaggregate the impacts of forest loss and gains on ecosystems services over time may lead to uninformed management and further negative consequences for human well-being.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».