Restoration of Woodland in Inhabited Rural Mountainous Areas and Landscape Transformation in a Vulnerable Environment: The Case of the Village of Vallue, Palmes Region, Haiti
Notice bibliographique
Résumé
Biodiversity is under threat in Haiti. FAO, in its 2020 report on the state of the world's forests, indicates that forest coverage in Haiti represents 12.6% of its territory; thus, this lack in wooded areas increases its vulnerability to natural disasters. To try recovering in losses of forest coverage and biodiversity at the local level, the organization of farmers in Vallue a rural area of Petit-Goâve (a city in the western department), has mobilized its members, taped to its resources and embarked into reforestation projects while helping to improve habitat in the village. This research analyzes the relationship among biodiversity resources in reforestation projects involving native and exotic species, habitat and landscape transformation in an environment that is vulnerable to natural disasters with the goal to seek for solutions that can benefit rural communities. A field investigation is conducted with 156 families who live in the village and a series of satellite images are analyzed to evaluate the percentage of forest coverage. The results obtained indicate habitats are destroyed by disasters that regularly hit the region; reforestation projects that include exotic species do not have adverse effects on native ones and wooded areas are improved in the village of Vallue. Furthermore, the landscape retains a visual quality that can facilitate the valorization of the territory. It is proposed that reforestation projects with plants that resist to high winds to be used and develop a bio-reactive habitat that may reduce the vulnerability of rural families living in areas too often struck by hurricanes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».