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Enregistrement W4413610145 · doi:10.18280/ijsdp.200731

Effect of Forest Rights Acts 2006 on the Livelihoods of Tribals: An Empirical Study of the Juang Tribe in Keonjhar District, Odisha

2025· article· en· W4413610145 sur OpenAlexvenueno aff
Saismita Swain, Damodar Jena, Itishree Panda, Pabitra Kumar Das

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTribeLivelihoodGeographyEnvironmental protectionEnvironmental planningSocioeconomicsPolitical scienceEconomicsArchaeologyLawAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the impacts of external factors on forest vegetation, biodiversity, and the livelihoods of forest-dwelling tribes, various policies have been established to conserve these forests.The Forest Rights Act of 2006 is one such policy.However, this act's unclear implementation procedures and overlap with the Indian Forest Act of 1927 have attracted significant criticism.Limited studies have assessed the impact of FRA 2006 on the livelihoods of the resident tribes.To fill this gap, this study aims to examine the effects of the Forest Rights Act on household income sources, using data from the Juang tribe in Keonjhar District.A range of statistical analysis tools, including correlation, partial correlation, and multilevel regression models, were employed.Data were gathered through structured interviews from 117 tribal households belonging to the Juang tribe in Odisha.The results highlighted the importance of agricultural income for tribal households.The correlation result reveals that landholding size (r = 0.811) and the number of earning members (r = 0.764) were strongly correlated with household annual income.However, the existing laws and strategies do not directly foster income growth.The findings emphasise the need to enhance laws in a manner that respects local conditions and cultural contexts to help reduce poverty.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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