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Enregistrement W3099648554 · doi:10.18280/ijsdp.150713

Conflict of Resource Use Among Different Livelihood Group in Coastal Villages of South-Western Bengal Delta, Bangladesh

2020· article· en· W3099648554 sur OpenAlexvenueno aff
Sadhon Chandra Swarnokar, Md. Ashik‐Ur‐Rahman, Sadia Islam Mou

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransboundary Water Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodFocus groupNatural resourceGeographyEnvironmental resource managementResource (disambiguation)Scale (ratio)Natural resource managementBusinessAgricultureEnvironmental planningSocioeconomicsPolitical scienceSociologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People, ecosystems and resources are three crucial components for understanding resource use conflicts. This study examines resource use conflicts in two coastal villages of south-western Bangladesh, where access to resources are essential to rural livelihoods. Resource utilization conflicts can emerge when interests and needs of different users groups are incompatible or denied by each other. Considering these issues, this study has taken as an effort to explore the issues, reasons, stage, scale and impact of conflicts. Relevant data were collected through questionnaire survey, Focus Group Discussions (FGD) and Key Informant Interview (KII). The study found that rapid encroachment of crop land into shrimp farming, contrasting dynamic occupational practices, human made over use or overstrain of natural resources combined with environmental degradation and climate change, pose serious threat to human security. These rapid, and mostly unexpected changes provoke conflicts among the dominant resource user groups. Moreover, driver of conflicts and typological classification were addressed to make them comparable in the sense which one requires the most attention according to the predicted scale and urgency of impact. Conflict management strategies were discussed by four building blocks which might be a remarkable part of conflict prevention in the study area.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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