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Enregistrement W4402860363 · doi:10.5751/es-15322-290332

African futures: a review of scenarios for Indigenous and local people and nature in Africa

2024· review· en· W4402860363 sur OpenAlexvenueno aff
Bwalya Chibwe, Naomi Terry, Koffi Dodji Noumonvi, Liam Carpenter-Urquhart, Sènankpon Tcheton, Laura Pereira

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésFutures contractIndigenousGeographyEnvironmental planningEnvironmental resource managementPolitical scienceBusinessEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is global understanding of the use of scenarios in addressing continued environmental change in Africa. Scenarios are a powerful tool for exploring uncertainties posed by the Anthropocene. As such, there are increasing calls for the use of scenarios in participatory research to inform policy and decision making. However, very limited research has tackled the integration of Indigenous and local people in participatory scenario planning. This study is an attempt to review knowledge on existing research involving Indigenous and local people in scenario planning in Africa. To do so, we undertook a semi-systematic review of scenario planning for people and nature in Africa of 68 case studies. We found that most of the research on participatory scenarios for people and nature in Africa is undertaken and led by researchers affiliated with institutions outside of Africa and there is a lack of active participation of Indigenous and local communities (IPLC). Of those studies conducted, agriculture and economics are the most common topics covered in the scenarios developed. The findings from this study call for more integration of Indigenous peoples and local communities with their associated knowledge in visioning processes and scenario development and a more inclusive approach to working with researchers based on the African continent for enhanced agency, ownership, and access.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,272 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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