Improved decision-making processes for the transfrontier conservation areas of southern Africa
Notice bibliographique
Résumé
The focus of this research is environmental governance in Africa, explored through the lens of trans-border conservation initiatives. I used the embedded case study approach to dissect the political, socio-economic and ecosystem management aspects of decision making in the establishment and management of protected areas across national boundaries, focusing on two transfrontier conservation areas (TFCAs) in southern Africa, the Greater Limpopo and the Greater Mapungubwe transfrontier conservation areas. This is a qualitative study using mixed methods to collect data, including 93 semi-structured interviews with current and potential decision makers from every possible level, 16 questionnaires, ten mental model workshops, several meetings with local municipalities and other decision-making platforms, and an in-depth scrutiny of relevant policies and treaty documents. Interviewees provided inputs into a value system framework based on a compilation of attributes from each of the ecosystem, socio-economic and governance literature, to produce an average score for each of the two case study areas. The results indicated highly disjunctive approaches among countries forming part of the TFCAs, leading to many undesirable feedback loops. The decision-making processes of each country component of the two TFCAs were then analyzed separately, using a “governance” capability maturity model to determine the effectiveness of current management practices. A “collaboration” maturity model was used to identify gaps in the information sharing, decision making and patterns of interaction among the different stakeholders of each of the two TFCAs, indicating institutional and decision-making flaws in the current system. Some recommendations are provided to improve these in order to overcome current failures in the three dimensions of a TFCA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».