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Enregistrement W1975810300 · doi:10.5539/jsd.v6n9p88

Community Forestry in Germany, a Case Study Seen Through the Lens of the International Model

2013· article· en· W1975810300 sur OpenAlexvenueno aff
Carsten Schusser, Max Krott, Jacqueline Logmani, Md. Nazmus Sadath, Mbolo C. Yufanyi Movuh

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésCommunity forestrySustainabilityGermanDevolution (biology)ForestryLivelihoodForest managementBusinessPolitical scienceEnvironmental resource managementEconomicsSociologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent and on-going international research, especially on community forestry in developing countries, has begun to question the success of the international community forestry concept that was introduced more recently, by the end of the 1970s. Though it appears that community forestry does contribute to a positive ecological outcome, further analysis seems to reveal that other advantages promised by the model, i.e., devolution of power to the local resource users and improvement of their livelihoods, simply do not happen.In comparison the German Community Forestry as a concept was first introduced during the 18th century. This article investigates the ways in which German community forestry works and, given that it’s continued existence represents a measure of success, whether it can be a model for community forestry worldwide. To ascertain this, we analyse 11 community forests in Germany, applying power theory and methodology to identify the powerful actors and these actors’ interests. In addition, we also analyse the outcomes of community forestry. The results show that the researched community forests are sustainably managed, but that powerful actors control this management. The direct forest user is not very involved and benefits only slightly. Therefore, the article concludes that the German community forestry cannot be a worldwide model, but that it is nevertheless an interesting model in practice if the goal is to manage forest resources sustainably.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,201 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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