Participatory mapping reveals socioeconomic drivers of forest fires in protected areas of the post‐conflict Colombian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wildfires have increased in protected areas (PAs) of the Colombian Amazon following the 2016 peace agreement between the Government and the Revolutionary Armed Forced of Colombia (FARC—Spanish acronym). Recent study efforts to understand this issue suffer from data scarcity and limited consultation of local stakeholder perspectives on factors affecting wildfires. This study uses a social–ecological systems framework to investigate local perceptions of factors driving and/or preventing wildfires in the Los Picachos, La Macarena and Tinigua PAs, which are shared by two Amazonian departments experiencing wildfire increase. Four stakeholder categories were selected to represent varied and possibly conflicting interests: cattle ranchers, the national park service, local authorities and cross‐sectional stakeholders. We combined a participative mapping approach with interviews to illustrate stakeholder perceptions of interactions between key variables in graphical causal models. Network analyses were used to determine areas of agreement on key variables, and to compare local priorities with those of key informants at the national level. Local stakeholders and key informants widely agreed on the roles of extensive cattle ranching and land grabbing as key drivers of wildfires. The analysis identified areas for further research into wildfire occurrence within PAs. These include lack of governance and untitled land, as well as the effects of poor access to basic public services on unsustainable ranching methods. This study revealed contested opinions between ranchers and other stakeholders over interactions between ranching, roads and illicit crops, and consequently their effects on wildfire occurrence. This indicates the need for cautious implementation of the National Development Plan, prioritising road maintenance over expansion, integrating arable alternatives to cattle ranching and considering multiple stakeholders in regional decision‐making around wildfire reduction. The strengths and limitations of the participative mapping approach employed here are discussed with a view to aiding decision‐making in post‐conflict regions of the Global South.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».