Boosting Knowledge Through Awareness Raising: An Underexploited Opportunity for Community Forestry in South West Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Boosting knowledge through awareness raising is important in shaping on why, what, when, where, who and how one can benefit from community forest (CF) resources. Based on this assumption, this study assessed how awareness raising has influenced community participation in community forestry in South West Cameroon, with reference to two case studies. A total of 60 participants selected purposively were involved in this study and primary data was collected using interview guides, focus group discussions and field observations. Repondents’ awareness was categorised into five main themes: formation awareness, management committee awareness, management process awareness, rights awareness and benefits sharing awareness. ALAST.ti 5 was used for data analysis and the results revealed that local community members were poorly informed on how the CF came into existence, the main people involved in their management, how they were being managed and on how they could access and benefit from them. Thus, since local community members were less informed, they were unable to participate meaningfully to implementation. In this line, the study argues that for inclusive participation to be enabled in CF implementation in Cameroon, there is an inevitable need to ensure that all intended beneficiaries are well informed on the concept. We recommend that policy interventions should consider strategies that will commit CF managers and other stakeholders to ensure the full awareness of all participants. There is also a need to motivate public debates and research on how local awareness and participation can be sustainably achieved.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».