Forests of learning: Experiences from research on an Adaptive Collaborative Approach to community forestry in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, awareness has grown in Nepal and globally regarding two of community forestry's most critical challenges: equity and livelihoods. Yet even as understanding of these challenges has improved, actors from the local to the national levels in Nepal continue to be confronted with the dilemma of how to address these challenges in such a diverse, complex and dynamic context. This synthesis explores an adaptive collaborative approach to governance and management as one avenue to meet these challenges. This approach integrates inclusive decision making, networking, social learning, and pro active adjustments of practice and policies based on learning. The synthesis' lessons are drawn from a six-year partnership-based research initiative in Nepal—spearheaded by the Center for International Forestry Research—which spanned the local, district and national levels. Key points of learning discussed in this book include factors, processes and arrangements that support—or limit—adaptive and collaborative capacities, such as active facilitation, ‘nested' decision making, and learning-based monitoring. The book also explores both the conceptual underpinnings of the approach as well as its effects in research sites, including in terms of benefits for the poor, women and other traditionally marginalised people. This book is intended as a resource for policy makers and civil society practitioners alike, as well as researchers and others interested in pro-equity and livelihood innovations in community forestry. Through its clear conceptual and research lesson focus, this synthesis complements and is a sister publication to the hands-on guidebook entitled Facilitating Forests of Learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».