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Enregistrement W4413734425 · doi:10.5751/es-15646-300129

What is behind land use change in tropical forests? From local relations to global mining concessions

2025· article· en· W4413734425 sur OpenAlexvenueno aff
Paulina Rosero, Annah Lake Zhu, Francisco Cuesta, Erika N. Speelman, Gert Jan Hofstede

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyTropical forestLand useLand use, land-use change and forestryEnvironmental resource managementTropicsAgroforestryEnvironmental planningEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global population depends on mineral and agricultural products sourced from tropical forests, driving land use changes with widespread impacts to biodiversity, food-security, and forest integrity. Land use change is thus the result of decisions taken by farmers, collectives, and institutions with different cultural backgrounds who are influenced by social and market relations at local and global scales. As a result, multiple (often contested) worldviews shape the fate of tropical forests. Although the ultimate decision-makers on land use change are typically farmers from both Indigenous and non-Indigenous (Mestizos) background, we know very little about how the nature of multi-level social relations shapes the land use preferences of farmers from different cultural identities. Drawing from qualitative and quantitative data collected through ethnography and 321 interviews in the Amazon and Andean Choco in Ecuador, we found that large- and small-scale farmers’ land use decisions are shaped by social relations with ancestors and neighbors, markets and powerful mining companies. The importance attributed to those individuals and collectives who shape farmers’ land use preferences is often linked with group identity. Our data, collected and analyzed using mixed methods, show that parents and ancestors are important in the transmission of knowledge, prestigious neighbors are sources of inspiration, and Mestizos serve as role models for some Indigenous farmers. Mestizos report more self-reliance in their decision-making, whereas Indigenous identify government support as having a stronger influence on their land use decisions. Overall, guided by their most important reference groups, Indigenous practice smaller-scale and more diverse agriculture than Mestizos. Women, regardless of ethnicity, commonly keep the practice of crop rotation and count more on their ancestors for land use advice, while deforesting less than men. Finally, global market dynamics and mining companies active in the Amazon and Andean Choco, often supported by the government, exert strong influence over farmers’ land use decisions, moving them away from preferences grounded in local relations towards more extensive and less diverse land use practices. However, some Mestizo and Indigenous farmers’ collectives are prominent actors in the mining resistance, actively fighting to protect tropical forests. This research proposes a novel theoretical and methodological approach to understanding land use change from a relational perspective, in culturally diverse territories often targeted by multiple institutional interventions.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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