Manning the mangroves: gender, regional identities, and social history shape mangrove forest dependence and governance
Notice bibliographique
Résumé
Fuelwood, a forest resource, is used to satisfy local energy demands in many parts of the world. However, wood harvesting for subsistence or livelihood dependence is challenged by conservation narratives of forest degradation and loss in many parts of the Global South. Despite a vast network of protected areas that regulate access to resource extraction, forest dependence continues. Simultaneously, wood fuel continues to be used as a renewable source of energy in many developed countries. Energy transitions and the adoption of cleaner or low-carbon fuels are deeply socio-political and embedded in gender and social inequalities. Fuelwood dependence and adoption of alternate low-carbon technologies impact gender and social equity in intersectional ways. This study investigates the drivers of forest dependence on fuelwood and how that relates to broader narratives of forest degradation and conservation in Bhitarkanika National Park, a protected mangrove forest along the east coast of India. It utilizes the theory of access with surveys and focus groups to inquire about the socio-cultural beliefs and influences that shape reliance on firewood. Additionally, it also examines how access contributes to constraining or intensifying forest dependency, and how this dynamic interacts with intersectionality to uphold prevailing social conditions. The findings reveal a gendered differentiation in labor and values toward fuelwood collection and use. Women were found to be reluctant to change traditional ways of cooking and heating because of social responsibilities, structures, and preferences whereas men supported alternatives to fuelwood use, implying an invisible burden of conservation on women. Although forest dependence was largely for fuelwood, these dependencies stemmed from both social and cultural preferences, affirming the requirement for integrating cultural preferences and values that shape communities reliant on mangrove forests, to effectively devise practical conservation solutions involving alternative technologies or subsidized fuel options.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».