Application of Landscape Approach Principles Motivates Forest Fringe Farmers to Reforest Ghana’s Degraded Reserves
Notice bibliographique
Résumé
Research Highlights: Landscape approach principles were developed to address competing claims on resources at local scales. We used the principles to address agricultural expansion in Ghana’s forest reserves. Background and Objectives: Agricultural expansion is a major cause of Ghana’s forest-cover loss. Cultivation has totally deforested some forest reserves. The situation in Ghana illustrates the trade-off between attaining the Sustainable Development Goals (SDGs). SDG 1—reduction of poverty, and 2—achieving food security, are in conflict with SDG 15—protecting and restoring forests. We examined how farmers in forest fringe communities could be engaged in restoring degraded forests using the landscape approach and whether their livelihoods were improved through the use of this approach. Materials and Methods: The Ongwam II Forest Reserve in the Ashanti region of Ghana is encroached by farmers from two communities adjacent to the reserve. We employed the 10 principles of the landscape approach to engage farmers in restoring the degraded reserve. The flexibility of the landscape approach provided a framework against which to assess farmer behaviour. We encouraged farmers to plant trees on 10 ha of the degraded reserve and to benefit through the cultivation of food crops amongst the trees. Results: Access to fertile forest soils for cultivation was the main motivation for the farmers to participate in the reforestation project. The farmers’ access to natural and financial capital increased and they became food secure in the first year of the project’s operation. Conclusions: Effective implementation of several small-scale reforestation projects using the landscape approach could together lead to a forest transition, more trees in agricultural systems and better protection of residual natural forests while improving farmers’ livelihoods, all combining to achieve the SDGs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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.
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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 ».