Deforestation Activities in Ezekoro Forest
Notice bibliographique
Résumé
Globally, forests serve as the largest storehouses for (non) indigenous trees, and are essential for the ecosystems’ sustenance, yet, increased deforestation practices associated with activities, such as tree logging, agriculture, and urban expansion continue to put pressure on existing forest areas, leading to massive land use cover change. Ezekoro Forest has been declining at an alarming rate. Detecting the land use cover change, and examining the drivers can assist in informing policies, thereby reducing climate risks since trees are essential in regulating global temperature, rainfall, oxygen, carbon, and environmental protection. They protect against (non) disasters, such as floods, desertification, and erosion. For this chapter, we examined deforestation and environment degrading activities in Ezekoro Forest and their implications for climate change risks in Southeast Nigeria using primary and secondary data sources. Using environmental justice as a lens, we used qualitative methods of field observation, random in-depth interviews, and photographic images with key informants. Also, Geographic Information Systems (GIS), remote sensing and satellite images covering a 20-year period (2001-2021) using Landsat 7 image of 2001 and Landsat 8 image of 2021 was employed. Besides predominating strong winds that have reduced the vegetation cover, we found clear evidence(s) of environmental degrading actions that have reduced the quantity of woody bamboo trees to 30%, heightening erosion and flooding activities and a low crop yield of 20%. About 35% of the harvested bamboo trees and other tree species were majorly cut for fuel wood, construction materials and trading, 30% was used for farming activities, 20% were used for building construction activities, and 10% and 5% were employed for hunting and dumping of refuse, respectively. Findings from satellite image showed drastic changes in the landuse/landcover of Ezekoro Forest. Whereas bare surface indicating deforested (loss of trees and vegetation) areas was 1.3% in 2001, it increased to 23.5% in 2021, a change of 22.2%. Similarly, built-up area was 4.4% in 2001 but rose to 30.1%, a change of 25.7%. However, vegetation cover was 94.3% in 2001 but decreased tremendously to 46.4%, a change of 47.8%. This is an indication of intense deforestation over the years. In lieu of environmental justice and social change, it is critical to aim for environment-climate based actions, such as participatory action research and inclusion of women in forest governance through appropriate forest development structures, to enable co-production of local and scientific climate-related knowledge.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».