Participation of Minorities in Cost-share Programs-The Experience of a Small Underserved Landowners’ Group in Alabama
Notice bibliographique
Résumé
This article highlights aspects of the historical, social and policy developments of cost-share programs in the USA. The experiences of African Americans who are members of Limited Resource Landowners Education Network in attempting to access available cost-share resources in Alabama are presented. Literature reviews, participation in and response to the USDA’s Cooperative Conservation Partnership Initiative (CCPI), and discussions with stakeholders were the primary sources of information and data used in this exploratory analysis which was conducted within the framework of a “modified action research model”. Until recently underserved landowners’ participation in cost-share programs in Alabama has been very limited. Although in theory access has been open to underserved landowners, these landowners have historically encountered a range of challenges in trying to participate in the cost-share programs. Many of those challenges, the analysis has indicated, stemmed from: (a) Natural Resource Conservation Service’s (NRCS’) limited pool of available and relevant technical personnel, (b) the agency’s interpretation of existing program policy guidelines and (c) the low level of underserved landowners’ trust and confidence in the transparency and fairness of federal and state agencies and their officials. Successfully navigating such obstacles and challenges during the implementation of the CCPI initiative in Alabama necessitated much understanding, perseverance, collaboration, and a willingness to compromise by all project stakeholders. Strategies likely to assist other similar groups in successfully navigating the various Federal and State requirements for participation in cost-share programs are proposed. Lessons learned will inform future application of the action research model in this continuing study.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».