Monitoring changes in forest resource advisory groups’ composition and evaluations of perceptions of public participation effectiveness: a case of Ontario’s Local Citizens Committees
Notice bibliographique
Résumé
Effective public participation is a key part of sustainable forest management on publicly owned lands. However, long-term monitoring data that seek to measure effectiveness of public participation in forest management planning is lacking. Here, measures based on attitudes and satisfaction ratings associated with suspected criteria of public participation effectiveness were developed and applied to forest resource advisory group members from Ontario, Canada. Using data from four social surveys (2001, 2004, 2010, and 2014), advisory group members were, on average, satisfied and held positive attitudes towards the advisory group, their participation in the group, and forest management planning. In many instances, these positive evaluations increased from 2001 to 2014, especially for statements related to fairness. One concern about Local Citizens Committees (LCCs) related to their composition. Advisory group members were male dominated (about 88%) and were increasingly overrepresented by individuals between 50 and 69 years old in 2014 (67%). Given that male and female LCC members held different perceptions of the effectiveness of some public participation criteria, these concerns suggest that composition of LCCs might impair the ability of the groups to consider all viewpoints related to forest management planning. Finally, the research illustrates the importance of designing and collecting long-term monitoring data to understand how evaluations of public participation and composition of participants changes over time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».