Perceptions of nature's contributions to people across an elevational gradient in eastern Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Equitable measures for nature conservation require an in‐depth understanding of human‐nature relations. Using qualitative and quantitative data from semi‐structured household surveys, we investigated people's perception of nature's contribution to their perceived well‐being along an elevational gradient in eastern Nepal. We used linear and ordinal regressions to identify the factors influencing these perceptions and qualitative analyses to identify nature's contributions to people (NCP) likely contributing to this well‐being. We found nuanced and context‐specific relationships between people and nature in Nepal, emphasising how geographic location, formal education, socio‐economic factors and gender shape perceptions of how nature contributes to well‐being. Participants provided examples of a variety of material, non‐material and regulating NCP that are crucial for multiple aspects of their well‐being, underscoring the need for integrated conservation approaches that extend beyond prioritising habitat maintenance to also encompass enhancing material and non‐material NCP. While conservation interventions may be informed by global conceptual frameworks and policy agreements such as the IPBES Conceptual Framework, the Kunming‐Montreal Global Biodiversity Framework and the Sustainable Development Agenda, they must be rooted in the collective perspectives and experiences of the local context in which conservation actually happens. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».