Understanding Patterns of Human Interactions and Decision Making: An Initial Map of Podocarpus National Park, Ecuador
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Successful conservation is as much about people and how they make decisions as it is about flora and fauna. Just as it is possible for a practitioner to systematically understand the biophysical patterns and processes of a natural resource issue, there are methods to systematically understand patterns of human interactions and the processes of decision making that affects these issues. Understanding these patterns and processes can unearth more effective interventions to improve management and policy. We use case material from a rapid assessment of Podocarpus National Park (PNP), Ecuador (March 10–19, 2005) to introduce a proven framework that is systematic yet flexible, designed to understand patterns of human interactions (arenas) and decision making. While outlining this framework, we begin to create a narrative map of how people interact and how the decision-making process occurs around PNP. We suggest that participants involved in the conservation of PNP use such a framework to better understand the situation in which they find themselves. In reference to our initial assessment of PNP, we suggest the concept of prototyping, particularly through community-based initiatives, as a tool to help improve arenas and decision making. KEYWORDS: ArenadecisionmakingEcuadorgovernancePodocarpus National Parkpolicyprocesspoliticssituations The authors would like to extend the deepest gratitude to their Ecuadorian hosts, who spent time and provided them with a wealth of information. Unfortunately, space does not permit the authors to individually name them all. However, this assessment would have not been possible without the logistical help and gracious invitation of ArcoIris and The Nature Conservancy-Ecuador.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».