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Enregistrement W2897066069 · doi:10.4103/cs.cs_16_182

Balancing Conservation and Livelihoods: A Study of Forest-dependent Communities in the Philippines

2018· article· en· W2897066069 sur OpenAlexaff
Mariya Chechina, Yannick Neveux, JohnR Parkins, Andreas Hamann

Notice bibliographique

RevueConservation and Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodSocioeconomic statusGeographySustainabilityForest managementLand useBiodiversityAgricultureLocal communityResource (disambiguation)Environmental resource managementAgroforestrySocioeconomicsForestryEcologyPopulationEconomicsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest-dependent communities in the tropics typically rank lower in socioeconomic status than agricultural and urban communities, and improving livelihood choices while protecting forest resources can be a difficult task. Conflicts can arise where biodiversity conservation objectives restrict resource access to forest communities. In this study, we investigate how land cover, land use, and protected area management affects communities around a forest reserve in the Philippines. We conduct a socioeconomic analysis at two scales: a municipal-level analysis relating land use to socioeconomic status, and a community-level analysis contrasting villages that are close to and distant from a protected forest area. While forest-dependent communities generally had fewer amenities and infrastructure than agricultural and urban communities, community-level analysis showed that socioeconomic status was higher in areas close to protected areas. The study provides a counter-example to other findings by showing that access to resources improves socioeconomic status for local communities while maintaining environmental protections. We conclude that incorporating local livelihoods into forest conservation strategies, such as collection of non-timber forest product, results in a measure of sustainability, which in turn has a significant positive impact on the socioeconomic well-being of communities near the protected area.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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