Large intact forest landscapes and inclusive conservation: a political ecological perspective
Notice bibliographique
Résumé
Intact Forest Landscapes (IFLs) are global conservation units that aim to combat fragmentation, alteration, degradation, and loss of global forests. ILFs are typically recognized for their biodiversity, carbon storage, protection of hydroecological systems and other ecosystem services. However, IFLs are distinctive among other conservation efforts because they do not immediately prioritize conservation approaches that have goals of alleviating human poverty or improving well-being. The prevailing view is that IFL conservation should engage with ecocentric models of conservation. In this article, we leverage political ecology's analytical attention to power, institutions, identities, and scales to make suggestions on ways in which to integrate biocentric conservation considerations into IFL practices. From a scoping literature review, we found the following areas are especially critical for the future of IFL conservation: (1) prioritizing Indigenous Peoples and Local Communities (IPLC) as actors and beneficiaries of conservation; (2) identifying the value of knowledge integration and co-production for conservation; (3) addressing heterogenous communities and equity impacts, and (4) the need for procedural mechanisms in conservation initiatives that support nesting Indigenous Peoples and Local Communities management and governance in polycentric systems. Furthermore, the development of diagnostic questions of scaling community-based conservation and adaptive strategies beyond their original scope in terms of community definitions, landscape and political context may be beneficial for addressing multi-stakeholder needs, identifying more equitable approaches, sharing strategies and obtaining successful outcomes in IFL conservation.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,025 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».