Notice bibliographique
Résumé
The book is the outcome of a research project ‘Management of Knowledge System in Natural Resources: Exploring Policy and Institutional Framework in Nepal’ undertaken by ForestAction Nepal with support from the International Development Research Centre (IDRC), Canada. When we completed the research project with a set of case studies and a review of theories related to knowledge systems and governance and shared the findings with a network of readers, we were excited to get very encouraging feedback. This encouraged us to compile the work as a book so that the empirical findings and insights emerging from the analysis could be disseminated to a wider audience. While preparing the case study reports, we realised that the insights could be potentially beneficial to the policy makers, researchers, planners and field practitioners for developing an understanding of the knowledge systems and their deliberative interface. This idea was materialised with a generous and continued support from IDRC. We hope that the compilation of case studies on natural resources, in the light of critical and theoretical insights, will help one understand the intricacies of knowledge systems as they relate to governance practices. There is indeed a continuing need for better understanding of the contexts, processes and outcomes of the production of knowledge and its application in various facets of governance of human society. In this context, our main goal of presenting the case studies in this book has been to understand how different systems of knowledge operate in the field of natural resource management, and what factors and conditions affect the process of deliberation among such knowledge systems.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,399 | 0,221 |
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 ».