Pathways to positive scenarios for the Amazon forest in Pará state, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Infrastructure projects and agriculture expansion are increasingly threatening forest conservation in Pará state (Brazil). It becomes necessary to address the implications of these activities on the Amazon complex socio-ecological system, considering both material and non-material aspects of Nature´s Contributions to People (NCP). Multiple studies developed future scenarios for the Amazon, but only a few have focused on discussing positive futures derived from policies and interventions based on conservation and human well-being. Here, we aim at understanding the drivers of forest cover change to produce positive scenarios for the future of the Amazon forest in Pará state. By using the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) conceptual framework, we identified as direct drivers of forest cover change: (i) roads construction; (ii) forest degradation; (iii) hydropower projects; (iv) urban expansion; (v) agriculture and pasture expansion; (vi) rural land occupation; (vii) mining; (viii) climate change. As indirect drivers we identified: (i) energy demand; (ii) population growth; (iii) land prices; (iv) commodity demand; (v) consumption behavior. The development of conservation strategies in the borders of deforested areas is needed given the high demand for Nature´s Contributions to People supply. We also propose policies to address the main drivers of forest cover change, influencing land management and consumption behavior in the state. At last, we envision future positive scenarios that would emerge from policy applications and sustainable actions. Based on our study, we discuss the importance of social learning for developing pathways leading to positive futures that consider the integrity and development of both ecological and social systems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».