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Notice bibliographique
Résumé
RÉCENTESisputes over ownership of resources are not new to the Canadian forest industry.But in Cambodia, a country still recovering from two decades of civil war, uncontrolled logging threatens not only the forest resource but also the lives of the people for whom the forest is both home and a way of life.When companies began using heavily armed men to enforce their claims, a new outbreak of violence was a real possibility.But, remarkably, the disputes were resolved-not with guns, but with maps and a new collaborative approach of comanaging the upland forests.This approach not only improved the livelihoods of poor Cambodians, but also protected and enhanced the forests on which they depend.Although they are an ethnic and linguistic minority in Cambodia, the hill peoples of Ratanakiri in the northeast make up two-thirds of the local population."We are highlanders," says one farmer."Our lives depend on the forests and the land.We need firewood, vegetables, fruits, mushrooms and bamboo shoots from the forests," she says "We see the forests as our market."The government in distant Phnom Penh was apparently unaware of this when it began awarding concessions for logging and for palm oil and rubber plantations without consulting the local people.Inevitably, there were conflicts between the villagers and the companies over land and resources.There were also serious concerns about the damage being done to the environment and the sustainability of the forests.That's when Canada's International Development Research Centre (IDRC) offered to fund a research project to explore new ways to resolve resource conflicts at the local level.The Cambodia project is one of dozens supported by IDRC over the past decade, from China to Ecuador to Comanagement of Natural Resources Local Learning for Poverty Reduction
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,639 | 0,524 |
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 ».