| Project/Area Number |
21K17925
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 64060:Environmental policy and social systems-related
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| Research Institution | Matsuyama University (2022)
Shinshu University (2021) |
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Principal Investigator |
新井 雄喜 松山大学, 人文学部, 准教授 (90866873)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 湿地 / 賢明な利用 / 生物多様性保全 / ステークホルダー / 協働 / ガバナンス / 住民参加 / コンフリクト / 生態系保全 / 経済的価値 |
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| Outline of Research at the Start |
湿地は生物多様性の宝庫であるだけでなく、人々に水や食料、観光資源等といった様々な経済的恩恵をもたらす。しかし、湿地の多くはその機能が十分に理解・活用されないまま、急速に消失してきた。湿地生態系を保全し、その持続可能な経済的活用を実現するには、多様な利害関係者との「協働」を効果的に進める必要がある。本研究では、湿地の保全と経済的活用における優良事例と非優良事例との比較分析を通じて、湿地の保全と経済的活用の両立を図る上での協働の促進要因及び阻害要因を明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、湿地の保全と経済的活用における、優良事例と非優良事例の比較分析を通じて、湿地の保全と経済的活用の両立を促す協働の促進要因・阻害要因を明らかにすることを目的としている。そのため、自然環境の保全・管理・利用におけるステークホルダーの参加や協働、利害対立の解消等といった観点で過去に行われてきた国内外の先行研究のレビューを通じて、分析枠組みの構築を行った。また、環境省がラムサール条約事務局に提出している「ラムサール条約国別報告書」や"Information Sheet on Ramsar Wetlands (RIS)"などの報告書、各ラムサール条約登録湿地の管理を担当している自治体や、保全活動などを実施しているNGO・NPOなどが公開している報告書、研究協力機関である日本国際湿地保全連合（Wetlands International Japan）、ラムサールセンター等の関係者からのヒアリング、現地調査等を通じて得た情報・データなどを用いて、全国のラムサール条約登録湿地の中から、保全と経済的活用の両立という観点での優良事例・非優良事例の選定を行った。ラムサール条約登録湿地における現地調査・関係者へのインタビュー調査が、新型コロナウィルス感染拡大の影響などを受け、遅延していたが、最近、調査を再開している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウィルス感染拡大の影響により、ラムサール条約登録湿地での現地調査、関係者へのインタビュー調査などに遅延が生じているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
新型コロナウィルス感染拡大の影響が徐々に緩和されてきた状況を踏まえ、これまで遅延していた現地調査、関係者への対面式のインタビュー調査を再開する。また、それらを通じて得られたデータの文字起こしを行い、コーディング等を行うと共に、分析枠組みに沿った質的データの分析を進めていく。
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