PARTICIPATORY FOREST MANAGEMENT IN CONSERVATION AREAS: THE CASE OF CWEBE, SOUTH AFRICA
Notice bibliographique
Résumé
South Africa, influenced by global trends towards good governance and sustainable natural resource management, has begun to adopt a participatory management approach to state-owned indigenous forests. This study, in a remote communal area and State Forest in the Eastern Cape, sought to understand the importance of forest products to local users, together with the relationships between key stakeholders and institutions involved in use and management of State Forest resources. The importance of the Reserve in local peoples' livelihood strategies was clearly revealed but, in the absence of a functional, locally legitimate management body, the Reserve is being over-exploited, with local villagers and outsiders capitalising on low forest rents and lack of enforcement of rules. A de facto ‘open access’ system is therefore in place. Intensive institution-building is necessary for any participatory management system to be successful, including provisions to: • Transfer power to the community management body clearly and without ambiguity—if necessary, providing a role within it for the traditional leadership; • Provide the community management body with adequate financial and other resources; • Assist the community management body to draw up management plans; • Propagate and enforce regulations; • Support the management body to enable it to provide effective, acceptable monitoring of forest use and regulation.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».