Projektbeschreibung
Untersuchung der Landbewirtschaftung im südlichen Afrika
Das EU-finanzierte Projekt InSiTe-LandGov wird Big Data mit qualitativen Ansätzen kombinieren, um neue, frei zugängliche Datensätze und Methoden zur Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen zu entwickeln. Diese werden anhand vorhandener Daten von mehr als 5 000 Forschungsflächen im weltweit größten, sich über 12 Länder des südlichen Afrikas erstreckenden Savannenwald getestet. Dieser wichtige Lebensraum spielt eine bedeutende Rolle bei der Reduzierung der negativen Folgen des Klimawandels, der Erhaltung der biologischen Vielfalt und der Bekämpfung der Armut. InSiTe-LandGov wird die derzeitigen Methoden zur Beobachtung der Ressourcenbewirtschaftung klassifizieren und mithilfe von maschinellem Lernen, Satellitendaten sowie Forschungsflächen einen neuen, frei zugänglichen Datensatz für das gesamte Waldbiom des südlichen Afrikas erstellen. Abschließend wird InSiTe-LandGov untersuchen, wie sich Aspekte der Ressourcenverwaltung auf die Umweltschädigung und die Armut in der Region auswirken.
Ziel
InSiTe-LandGov combines big data with qualitative approaches to generate new open access datasets and methods on natural resource governance—a critical data gap in sustainability science. It will test these using existing data from a unique network of >5000 research plots across the world’s biggest savannah woodland, spanning 12 countries in southern Africa. This biome is key to European and global climate change, biodiversity and poverty alleviation goals: it supports the livelihoods of 150 million people, stores as much carbon as the Congo Basin, and is home to iconic megafauna, yet it suffers some of the highest rates of deforestation and poverty on Earth. Improved understandings of resource governance will be crucial to meeting these challenges, but empirical methods for assessing governance remain opaque, costly and spread across several disciplines. First, I will produce a typology of current methods for observing resource governance that bridges the divide between positivist and constructivist approaches. I will do this through a systematic review and workshops with experts from Europe, North America and southern Africa. Second, I will generate a new open access dataset on governance for the entire southern African woodland biome. I will use machine learning, open access ‘big’ satellite and census data, the >5000 research plots, and a field visit to Mozambique and Zimbabwe. Finally, I will produce a world-first analysis on how aspects of resource governance affect environmental degradation and poverty across the region. I will use a novel approach combining qualitative and big data methods. In this fellowship I aim to build on my existing skills to define myself as a global expert in interdisciplinary governance research, and to secure a long term job at a European university. I will draw on the expertise of supervisors at three world-class hubs of sustainability research: McGill University, University of Edinburgh and the Stockholm Resilience Centre.
Wissenschaftliches Gebiet
- social sciencessociologygovernance
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- natural sciencesearth and related environmental sciencesenvironmental sciencessustainability sciences
- social sciencessociologydemographycensus
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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10691 Stockholm
Schweden