Biodiversity and social benefits in community-based forest management: the Leuser ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the ability of Community Based Forest Management (CBFM) systems to serve the dual function of maintaining biodiversity while providing benefits to local communities. It examines the relationship between biodiversity and social benefit in a variety of forest zones in the Manggamat Community Conservation Forest in South Aceh, Indonesia. The Manggamat Community Forest is the flagship CBFM initiative in the Leuser Ecosystem, an area of global biodiversity significance. The CBFM system in Manggamat is guided by Adat, a traditional set of laws derived by the community in order to manage resources from the forest. The research utilized a formative, results-based evaluative approach, and indicates that CBFM has the potential to balance the protection of keystone and other significant species with the ability to provide benefit at a level equal to, if not superior, other rural areas in South Aceh and the province of D.I. Aceh. Although the system is intended to distribute benefits in a equitable manner, there is some disparity in the distribution of income through unsustainable harvesting of timber for sale by a small minority of resource users. While this puts the sustainability of the CBFM system at risk, it is a problem that is addressed in the research, and can likely be resolved through negotiation at the community level using Adat in representing greater community interests.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».