In a Wounded Land : Conservation, Extraction, and Human Well-Being in Coastal Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
<div>Global efforts to conserve nature and prevent biodiversity loss have intensified in response to planetary-scale challenges—nowhere more so than in coastal regions. Accordingly, international conservation organizations have increased their efforts to promote marine protected areas as one of the interventions to prevent biodiversity loss in global hotspots.<br><br>Focusing on the human element of marine conservation and the extractive industry in Tanzania, this volume illuminates what happens when impoverished people living in underdeveloped regions of Africa are suddenly subjected to state-directed conservation and natural resource extraction projects, implemented in their landscapes of subsistence. <i>In a Wounded Land</i> draws on ethnographically rich case studies and vignettes collected over a ten-year period in several coastal villages on Tanzania’s southeastern border with Mozambique. In seven chapters, the book demonstrates how state power, processes of displacement and dispossession, forms of local resistance and acquiescence, environmental and social justice, and human well-being become interconnected.<br><br>Written in lucid, accessible language, this is the first book that reveals the social implications of the co-presence of a marine park and a gas project at a time when internationally funded conservation initiatives and extraction projects among rural African populations are engendering rapid social transformation.<br>&nbsp;</div>
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».