Analyzing the Establishment of Community Forestry (CF) and Its Processes Examples from the South West Region of Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
This paper reconstructs and analyzes the establishment of the Community Forestry (CF) processes in Cameroon, questioning the extent to which the CF models can act as a decentralization and devolution tool. It includes community based natural resource management through programs/projects emphasizing biodiversity conservation and sustainable forest management directly involving the local communities. Thirteen communities were explored in the South West Region (SWR) of Cameroon. Samples selection was based on information about recent activities of the communities in the CF process. From this population, a simple random selection and later quantitative and qualitative interviews were carried out with more than 70 different stakeholders through their networking and interest representation in CF. Analysis show that the CF process is centralized, slow, long, complex and expensive, making it difficult for local communities to be an active part in policy implementation. Results also confirm that decentralization and devolution for sustainable local forest governance could offer the communities an opportunity to derive livelihoods from their forests, but the models and processes have also inhibited them through centralized control of the state and its development partners. Furthermore, it shows that CF as a decentralization tool has not really functioned.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».