Challenges and Institutional Barriers to Forest and Landscape Restoration in the Chittagong Hill Tracts of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Preventing, halting, and reversing ecosystem degradation is now a global priority, partly due to the declaration of the United Nations (UN) Decade on Ecosystem Restoration by the UN General Assembly 2021–2030 on 1 March 2019. Apart from the most recent global target to protect 30% of the natural planet by 2030 as part of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework agreed during COP15, there are several other global goals and targets. The Government of Bangladesh (GoB) has also pledged to restore 0.75 million hectares of forests as part of the Bonn Challenge. The Chittagong Hill Tracts (CHT) of Bangladesh contain almost one-third of the country’s state-owned forests and are home to 12 ethnic communities, whose livelihoods are dependent on forests. Although once rich in biodiversity, the majority of the forests in the region are highly degraded due to faulty management, complex institutional arrangements, and land disputes with locals. The CHT, therefore, represent the most promising region for ecosystem restoration through forest and landscape restoration (FLR). Here, using the secondary literature, we examine the current institutional arrangements and drivers of deforestation and forest degradation in the CHT region and potential benefits and modalities to make FLR successful in the region. Based on our study, we suggest that institutional reform is essential for successful FLR in the CHT. We also discuss key interventions that are necessary to halt ecosystem degradation and to secure community participation in natural resources management in the region.
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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 | 0,000 | 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 ».