The Development of a Diagnosis Indicator-Based Assessment Tool and Its Application to Rural Settlements in the Region Montes de Maria in Colombia
Notice bibliographique
Résumé
One of the most affected regions in Colombia in terms of social conflict, deforestation and loss of biodiversity is the region called Montes de Maria.In view of the current land restitution plan the trend of the environmental degradation is most likely to increase due to a higher demand of natural resources caused by the returning population that was displaced during the conflict.With the objective to develop a simple and quick method to diagnose the inefficient and environmentally unsustainable consumption and management of resources for domestic and agricultural purposes from households in that region, the most inclusive method is approached supported by a literature review.As a result, the indicator-based assessment tool pro.eraa was developed with the help of the reference certification tool Green Villages by IGBC of India, the Technical Advice by the One Planet Development of Wales, the local NBA as guidelines and the SDI's of the SDGs.Pro.eraa consists of a total of 51 indicators in the four resource themes: water, energy, waste and activity.The fourth resource "Activity" was necessary to be added during the process due to the agricultural context of the region.Pro.eraa was validated and pre-tested on two sites (Huamanga and Chalan) in Montes de Maria.The tool serves as a decision-aid tool to support the selection of tailored and effective interventions that benefits efficiency and environmental sustainability in regard to the human well-being of the rural population as well as the local biodiversity.Apart from the design and validation process, the work includes a showcase application and evaluation of a site and instructions for implementation.During the literature review, it was particularly noted that the current state of the art literature lacks adequate indicator-based assessment or certification tools that lay the focus on sustainable rural development.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».