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Enregistrement W4313511634 · doi:10.1080/08941920.2022.2161028

“When Will the Tree Grow for Me to Benefit from It?”: Tree Tenure Reform to Counter Mining in Southwestern Ghana

2023· article· en· W4313511634 sur OpenAlexaff
Francis Tease, Cassandra Johnson Gaither, Rita Yembilah, Antoinette Tsiboe‐Darko, Priscilla Mensah, Brandon Adams

Notice bibliographique

RevueSociety & Natural Resources · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeaseBusinessBureaucracyLand tenurePaymentTree (set theory)LimitingNatural resource economicsGeographyEconomicsAgriculturePolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2021, Ghana was Africa’s largest gold producer and sixth largest producer worldwide. However, mining wrecks tremendous environmental havoc and poses significant human health risks. Efforts to mitigate these impacts have focused exclusively on regularizing mining, with little recognition of the crucial role farmers play in mining, particularly as agents that lease their land for the same. Ghana’s new tree tenure policy allows cocoa farmers to acquire individualized, allodial rights to commercial timber species on their farms, which permits famers to capture forestry sector payments. We examine farmers’ impressions of tree tenure reform as a potential counter to mining in eleven communities in Western and Western North regions, using focus group and individual interviews. While the concept of tree tenure is enthusiastically embraced, practical difficulties encountered by smallholders attempting to navigate the bureaucratic registration system limit the sway of tree registration and ownership as a means of limiting mining proliferation.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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