Sustainable Wetland Management Using the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework as a Guide in the Sierra Leone Case
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Sustainable Wetland Management adopted for this study depicts that, the identification of drivers and impacts is needed first, in other to get a clearer roadmap, after which the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework would come into play to serve as a pathway for Sustainability. The study evaluates how Sierra Leone might implement the Framework’s proposed strategies in National Wetland Management. As a result, the research tried to thoroughly examine the factors that contribute to wetland degradation as well as the effects they have on the people who live nearby. The purposive sampling method was used to administer 385 structured questionnaires to inhabitants. The data was then processed in an Excel spreadsheet. Microsoft Publisher was used to draw the framework and a descriptive analysis was done. Results indicated that; the majority of the inhabitants of Aberdeen Creek are traders/self-employed, furthermore, the majority chose the place because it’s less expensive and nearer to the workplace, settlement expansion and pollution are the two most common degrading activities, while flooding and health-related issues are some of the consequences, and the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework is regarded to be a perfect tool for wetland management. It was concluded that to accomplish the objectives in the framework, it is necessary to have both political and social will. Satellite data and water quality research are further needed to validate the report.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle