Social-Ecological Landscape Sustainability in Ghana and Nigeria: An application of a DPSIR-SEL Framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluates the Land Use and Land Cover (LULC) dynamics and water quality in the Mankran landscape in Ghana (case study-1) and the Doma-Rutu landscape in Nigeria (case study-2) using the Drivers Pressure State Impact Response (DPSIR) for social ecological landscape (SEL) assessment framework (DPSIR-SEL). In the Mankran landscape, between 2008 and 2018, there was a notable shift in land utilization: cash crop cultivation surged to 30% in 2015 before receding to 14.5% by 2018, while subsistence farming was reduced. Water quality analysis revealed deviations from World Health Organization (WHO) standards, with parameters such as Total Suspended Solids (TSS), Pb (lead), and As (arsenic) signaling potential contamination risks. Conversely, in the Doma-Rutu landscape of Nigeria, LULC changes from 2000 to 2022 manifest as expanding residential and agricultural areas and alterations in natural water bodies and vegetation. Water quality concerns have arisen with high levels of electrical conductivity, total dissolved solids, and salinity. Additionally, Focus Group Discussions (FGDs) in Nigeria illuminated the deep-rooted herder-farmer conflicts, constraining crop cultivation due to historical and environmental factors. The intertwined challenges in the Mankran landscape and Doma-Rutu landscape necessitate sustainable and inclusive resource management, adaptive land-use practices, and proactive measures to ensure water quality. Land use land cover (LULC) and water quality evaluations, informed by the DPSIR-SEL framework, underscore the pressing need for integrated and inclusive solutions to address evolving land-use challenges and safeguard water resources in the Mankran and Doma-Rutu landscapes.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».