Facilitating forests of learning: Enabling an adaptive collaborative approach in community forest user groups: a guidebook
Notice bibliographique
Résumé
In this guidebook, we share suggestions for how a team of facilitators and a community forest user group (CFUG) can catalyse and maintain an approach to governance and management that draws on and strengthens the CFUG's own adaptive and collaborative capacities. This approach fits within the Community Forestry framework and supports CFUGs in addressing two fundamental challenges: equity and the generation of livelihood benefits. In our experience, active and thoughtful facilitation of this approach can help CFUGs make their governance more inclusive, address tensions within the group, create more active groups with greater shared ownership of the community forest, and spark more livelihood generation activities, including for the poor. The transition to such an approach is not an easy or straight path: it involves changing relations and perspectives. Groups and their facilitators may use the suggestions in this book to help guide them as they travel on their journey, but the choices and steps are ultimately their own. Similarly, the specific outcomes of the change will be unique in each context. But this is also a strength: just as every CFUG is unique and everchanging, so its aspirations and its optimal strategies of governance and management will also be unique and ever-changing. We sincerely hope that this guidebook will prove useful to you in your own community forestry journey.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».