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Enregistrement W1521279337 · doi:10.22004/ag.econ.50892

EFFECTIVENESS OF BYLAWS IN THE MANAGEMENT OF NATURAL RESOURCES: The West African Experience

2008· preprint· en· W1521279337 sur OpenAlexfundno aff
Koffi Alinon, Antoine Kalinganiré

Notice bibliographique

RevueAgEcon Search (University of Minnesota, USA) · 2008
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican history and culture studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Fund for Agricultural DevelopmentConsortium of International Agricultural Research CentersWorld Bank GroupWorld Agroforestry CentreInternational Development Research CentreInternational Fine Particle Research Institute
Mots-clésDecentralizationNegotiationDelegationPublic administrationEnforcementNatural resourceContext (archaeology)Political scienceLanguage changeNatural resource managementLaw enforcementBusinessEconomic growthLawGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of various stakeholders in the management of natural resources is not clear in the West African countries. This paper discusses the historical changes in power delegation from central origins to peripheral institutions. The analysis covers the rise of bylaws across the Western African countries and links the multiplicity of bylaws to the amplification of the decentralization movement. On the basis of a literature review and their own practitioners’ experiences, the authors demonstrate the pertinence of bylaws as a tool for better management of natural resources. In the West African Francophone context, bylaws could stand both for regulations enacted by decentralized authorities or “local conventions” binding village community groups. Where formal bylaws suffer from limited enforcement, local people continue, through their traditional representatives, to engage in the negotiation of local conventions for the management of natural resources. According to the authors, there is a need to recognize local conventions, which offer an opportunity for decentralization to be more rooted in local situations. Through such conventions, traditional institutions prove their ability to reshape with decentralization even if decentralization reforms and national forestry laws have ignored them across West Africa.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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