Sustainable Management of Sundarbans: Stakeholder Attitudes Towards Participatory Management and Conservation of Mangrove Forests
Notice bibliographique
Résumé
The Sundarbans is one of the oldest, contiguous, and systematically managed mangroves in the world. This biologically diverse ecosystem provides numerous benefits and services to local communities and the environment, however, it continues to remain under threat from population pressure, overexploitation, natural disasters and lack of practical policy regimes. This study assesses attitudes of local stakeholders towards sustainable management and conservation of mangrove forests as a means to assist planners, policy-makers, and decision-makers. A mixed-method approach was conducted to fulfill the objectives of this study. The study reveals that the people of the Sundarbans Impact Zone are highly dependent on the Sundarbans for their livelihood. Indeed, collecting resources from both aquatic and terrestrial areas is considered a traditional right. As such, people are increasingly becoming more conscious about government policy, and they want the forest to be managed sustainably. Generally, the language of governance is very strong, but many argue that implementation of policy is difficult because of competing policies, weak infrastructure, inefficiencies, illegal approaches, and corruption. Efforts should be made to develop and advance coupled human-environment (socio-ecological) systems that call for more participatory management approaches. Wider participation and ‘empowerment’ of stakeholders would improve the governance of the Sundarbans and ensure common priorities and levels of agreement on both conservation and livelihood issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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.
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 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 ».