Using systems thinking to inform natural resource governance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examined the decision‐making processes in transboundary conservation as found in two southern African case studies, the Greater Limpopo Transfrontier Conservation Area, and the Greater Mapungubwe Transfrontier Conservation Area. Using systems thinking to approach the model of transfrontier natural resource governance and management provided insights at the landscape scale, particularly regarding the absence of a physical institution that can be evaluated and consequently improved. The overall objective of the research project was to consult with all layers of decision and policy makers involved in order to: synthesize the current state of knowledge, identify the range of potential incremental effects of management responses on natural and human systems, and determine the range of values that drive decision‐making processes. The methodology involved analyses of semi‐structured interviews with community members, park officials and managers at various levels, local government officials, national policymakers and NGOs involved in the TFCAs; and scrutiny of relevant policies and treaty documents. A value system framework was developed as a result, and each dimension received an aggregated score at country level. The findings particularly in the governance and decision making sphere were analysed using Capability Maturity Model theory and the NATO Network Enabling Capability model theory. The main recommendations suggest improving involvement in decision‐making processes from the grass‐roots or community level, developing communities of practice between the different countries and core protected areas, prioritizing policy harmonization, and establishing a physical TFCA unit with dedicated staff over longer periods of time than the current brief rotational cycle.
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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 | 0,001 | 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 ».