Functional Links Between Biodiversity, Livelihoods, and Culture in a Hani Swidden Landscape in Southwest China
Notice bibliographique
Résumé
The landscape of Mengsong, southwest China, was biologically diverse until recently due to historical biogeographical processes overlain by the swidden-cultivation practices of the Hani who migrated there several centuries ago.Our research sought to understand how the Hani adjusted their livelihoods to new policies, markets, and technologies, and the consequences for biodiversity conservation.We combined landscape, plot, and household surveys, interviews, and reviews of secondary documents, to reconstruct the major changes and responses to challenges in the social-ecological system over previous decades.Significant changes from closed to open canopy of secondary-forest vegetation took place between 1965-1993 and from open-canopy to closed-canopy forest between 1993-2006, mostly explainable by changes in state land-use policies and the market economy.Most remaining swidden-fallow succession had been converted into tea or rubber plantations.Swidden-fallow fields used to contain significant levels of biological diversity.Until 2000, biodiversity served several important ecological and social functions in the Hani livelihood system.Indigenous institutions were often functional, for example, linked to fire control, soil management, and watershed protection.For centuries, the Hani had detailed knowledge of the landscape, helping them to adjust rapidly to ecological disturbances and changes in production demands.The Hani understood succession processes that enabled them to carry out long-term land-management strategies.Recent government policies and market dynamics have simplified livelihoods and landscapes, seriously reducing biodiversity, but greatly increasing the area of closed-canopy forest (including plantations) and undermining the usefulness of Hani knowledge and land-use institutions.Meeting both conservation and development objectives in this landscape will require new functional links between sustainable livelihoods, culture, and biodiversity, rather than seeking to recreate the past.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».