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Enregistrement W4401465931 · doi:10.1016/j.geomat.2024.100009

Quantifying forest degradation rates and their drivers in Alle district, southwestern Ethiopia: Implications for sustainable forest management practices

2024· article· en· W4401465931 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGEOMATICA · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable forest managementForest managementSustainable managementForest degradationGeographyAgroforestrySustainable developmentEnvironmental resource managementEnvironmental scienceForestryEnvironmental protectionSustainabilityLand degradationEcologyAgricultureArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest ecosystems contribute significantly to global climate regulation. Nonetheless, vulnerability has emerged as a multifaceted topic in the scientific world. Despite the importance of forest ecosystem services, there has been little quantification of worldwide forest change. The main objective of this study was to quantify forest degradation rates and drivers in the Alle district in Southwest Ethiopia. A mixed-research design was used to collect data on forest degradation rates and drivers in Alle district, incorporating both quantitative and qualitative method. The Land Use/Cover (LULC) for 1990, 2010, and 2022 derived from Landsat Thematic Mapper (TM) and Landsat Operational Land Imager (OLI) were used to detect changes and rates of forest degradation. Using a simple random sampling technique, 284 respondents were selected and questionnaires, interviews, and field observations were used to collect survey data. The results indicated that the forest cover of Abidibor per hectare was 2467.5 ha (97.2 %), 2268.3 ha (89.4 %) and 2203.9 ha (86.8 %) during 1990, 2010, and 2022, respectively. The forest coverage of Aba Gamta was 8296.7 ha (96.7 %), 6796.9 ha (79.2 %), and 6654.5 ha (77.6 %) in 1990, 2010, and 2022, respectively. Agricultural and grazing land increased, whereas forests and wetlands decreased during the respective years. The majority (39.36 %) of the sampled respondents reported that the conversion of forest land to agriculture by a rapidly growing population resulted in the expansion of agricultural land and rural settlements, resulting in forest degradation manifested by deforestation, overgrazing, and overexploitation. Thus, the forest coverage of the area decreased rapidly with time. As a solution to the devastating problems of diminishing forests, the local government and other stakeholders should consider conserving and managing depreciating forests by controlling direct drivers and determinants through participatory and institutionalized mechanisms. • Forest cover has dramatically declined over the last three decades, specifically Abidibor and Aba Gamta areas. • Conversion of forest land to agriculture, overgrazing, and overexploitation were identified as primary drivers. • Expansion of agricultural land and rural settlements contributes to the decline in forest coverage. • Institutionalized and participative approaches to forest management and protection were emphasized. • The local government and stakeholders have to move promptly to address the root causes of forest degradation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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