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Enregistrement W4412789115 · doi:10.1007/s13280-025-02217-6

Impacts of agricultural expansion on the resource availability of forest-dependent Indigenous communities in the Dry Chaco

2025· article· en· W4412789115 sur OpenAlexaff
María Vallejos, Ana María Álvarez, Olivia del Giorgio, Tobias Kuemmerle

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE European Research CouncilHumboldt-Universität zu BerlinConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasEuropean CommissionAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésDeforestation (computer science)GeographyAgricultureIndigenousAgroforestryEcosystem servicesTropical and subtropical dry broadleaf forestsResource (disambiguation)EcosystemNatural resourceEcologyForestryEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural expansion into tropical and subtropical forests threatens forest-dependent communities by disrupting their access to vital resources. We explored these impacts for over 400 Indigenous communities in the Argentine Dry Chaco, a deforestation hotspot due to agricultural expansion. Using participatory mapping, we estimated resource collection footprints for plants and animals, and integrated these with deforestation data mapped from satellite images to show that by 2021, communities had lost on average 21% of their forests. An ecosystem services supply index revealed that 33% of communities saw 10-35% reductions in resource availability in 2001-2021. We also found substantial increase in access restrictions (42%), and communities had to travel over 10 km further to reach natural water sources. These findings highlight the severe consequences of agricultural expansion on Indigenous communities in the Chaco and likely many other dry forest regions, emphasizing the need for policies to prevent ecological marginalization of forest-dependent communities.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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