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Enregistrement W3137173248 · doi:10.17528/cifor/007953

Potential for integrated landscape approaches: A review of Ghana’s national environment and development policies

2021· review· en· W3137173248 sur OpenAlexafffund
Alida O’Connor, Houria Djoudi, M. Zida

Notice bibliographique

RevueCenter for International Forestry Research (CIFOR) eBooks · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCentre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le DéveloppementBundesministerium für Umwelt, Naturschutz, Bau und ReaktorsicherheitUniversity of British ColumbiaUniversiteit van AmsterdamUnited States Agency for International Development
Mots-clésEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyPolitical scienceRegional scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key messages Ghana’s policy framework is geared towards large-scale, near-term development, raising questions regarding environmental impacts and related socioeconomic reverberations. Concerns surrounding future development plans stem from Ghana’s past and present challenges with competing land uses. Ghana has many policies and management schemes that support reconciling conservation and development needs; however, barriers to implementation persist. Challenge areas include: establishing a transparent change logic that is understood and endorsed across sectors and stakeholder groups. This requires identifying common concern entry points and clarifying rights and responsibilities. We suggest a greater commitment to these principles and the adoption of a landscape approach hold potential to enhance social and ecological outcomes in Ghana. Engaging with Ghana’s existing Community Resource Management Area (CREMA) program is an opportunity in this regard.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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