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Enregistrement W3003726835 · doi:10.1177/1940082920903183

Learning from Local Perceptions for Strategic Road Development in Cambodia’s Protected Forests

2020· article· en· W3003726835 sur OpenAlexaff
Rebecca Anne Riggs, James Douglas Langston, Jeffrey Sayer, Sean Sloan, William F. Laurance

Notice bibliographique

RevueTropical Conservation Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSkyrail Rainforest Foundation
Mots-clésBusinessLocal governmentEnvironmental planningContext (archaeology)WildlifeTransparency (behavior)Environmental resource managementGovernment (linguistics)LivelihoodAgricultureGeographyEconomic growthEconomicsPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Road development in tropical forest landscapes is contentious. Local preferences are often subordinated to global economic and environmental concerns. Opportunities to seek solutions based on local context are rare. We examined local perspectives on road development within Cambodia’s Keo Seima Wildlife Sanctuary to explore opportunities for optimizing conservation and development outcomes. We conducted household surveys to document the perceived benefits and risks of road development. We found that in the sanctuary, road rehabilitation may accelerate transitions to intensified agriculture and diversified, off-farm incomes. All households prefer good roads and poorer households prioritize road development over other village infrastructure. Households perceive the most prominent benefit of roads to be access to hospital. Local government authorities are responsible for controlling land use and conversion within village boundaries and are therefore highly influential in determining the social and environmental outcomes of roads. Strategies to mitigate environmental risks of roads without constraining development benefits must focus on improving local capacity for decision-making and transparency. Local institutions in tropical forest landscapes must have greater control over development benefits if they are to reinvest assets to achieve conservation success.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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