Community-based management expands ecosystem protection footprint in Amazonian forests
Notice bibliographique
Résumé
Community-based conservation has gained traction in the Brazilian Amazon because of its potential in combining territorial protection, local well-being and biodiversity conservation. We assessed the footprint of effective protection, areas actively monitored and defended through community-led surveillance, where illegal activities such as poaching, fishing and logging are successfully prevented, within the largest community-based fisheries conservation arrangement in the Amazon. While the arrangement focused specifically on 13 lakes which were on average 47 ha in size, the effectively protected floodplain area was approximately eightfold larger than the extent of direct protection, defined as the immediate focal area sustaining financial returns through co-management. The additional protection of this ‘functional area’ was on average 11,188 ha, or 36-fold larger than the directly protected area. Although the average cost of effective protection was low (US$0.95 ha−1 yr−1), this was entirely incurred by low-income local communities. Our study underscores the remarkable effort leveraged by Amazonian rural communities in protecting natural ecosystems and the imperative need to develop compensation mechanisms to financially reward them, which are currently lacking. Community-based conservation efforts for ecosystems can have manifold effects beyond the direct areas being managed. This study finds that, deep in the Amazon, communities effectively protected an area 36 times larger than the area they were guarding, but also had to bear all of the costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».