Institutional responses to development pressures: Resilience of social-ecological systems in Himachal Pradesh, India
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY In the Kullu District, Himachal Pradesh, India, economic and urban growth, and diversification have increased pressure on forests and forest-based social-ecological systems. As in many Himalayan regions, livelihood sustainability is linked to forest resources, products and services. Recent development in the region, to which these systems may be vulnerable, brings into question environmental and livelihood sustainability. This paper examines the resilience of integrated systems of people and nature, or social-ecological systems, in the face of development pressures by evaluating a number of local and state-level institutional responses. Resilience, which describes the ability of the social-ecological systems to adapt to change by buffering shocks, improving self-organization and increasing capacity for learning, is an essential quality for sustainable development. Institutional responses which positively contribute to resilience and sustainability include the work of mahila mandals in forest management, adoption of Joint Forest Management (JFM) policies and practices, upholding rules, strengthening local institutions, establishing firewood depots and adopting alternative energy sources. Institutional failures brought about by the lack of rule enforcement and corruption erode resilience. The analysis of institutional responses helps to identify areas where capacity exists and areas in which capacity building is needed to produce resilient social-ecological systems and therefore, sustainable development.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».