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Enregistrement W1981706011 · doi:10.1139/x10-220

Constraints to participation in Canadian forestry advisory committees: a gendered perspective

2011· article· en· W1981706011 sur OpenAlexaffvenueabout
Kristyn Richardson, A. John Sinclair, Maureen G. Reed, John R. Parkins

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAgriculture Food and Rural DevelopmentUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantageCommunity forestryForest managementAdvisory committeePolitical sciencePerspective (graphical)Public relationsSociologyPublic administrationForestryGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the public advisory committee has become a very common tool for involving local people in forest management decisions, it does not necessarily broaden the base of public input and may simply replicate the challenges of access, representation, and capacity to participate that are found in wider society. As a category of social exclusion, this study explores why women are significantly underrepresented on forest management advisory committees in Canada and how these committees function as gendered units. Research involved 25 semistructured interviews with members (and former members) of two forest management advisory committees: Tembec in Manitoba and NewPage in Nova Scotia. The strongest evidence in our study suggests that these committees operate within male-dominated institutions and particular masculine norms that are simply taken for granted. Thus, social relations based on gender often go unacknowledged. Findings also showed that the lack of critical mass of women often limited the active participation of the small number of women involved in committee activities. Our empirical observations suggest that unless we attend to gender when involving communities in establishing strategies for forest management, we will reinforce gender disadvantage and exclusion and overrepresent industrial and utilitarian interests of forestry over other community and ecocentric values.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,252 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations18
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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