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Enregistrement W2503248667 · doi:10.1017/cbo9780511978678.007

The southwestern United States: community forestry as governance

2012· book-chapter· en· W2503248667 sur OpenAlexaff
Ryan Bullock, Kevin Hanna

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryCorporate governancePolitical scienceCommunity forestryGeographyBusinessForest managementFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter was first subtitled Community forestry as environmental governance . As we worked though the history of community forestry in the American west, and looked into the case study literature, it became apparent that the word environmental might be limiting. In part this is because the term often carries the suggestion of preservation; the word can be more divisive than inclusive, which is unfortunate but nevertheless a reality. The definition of environmental governance, at least the one we hold out here, is based on the notion of inclusiveness manifest in processes that integrate diverse community values into decision-making about environmental resources – all with the intent of maintaining the integrity and resilience of natural systems that provide the basis for human wellbeing. A tall order to be sure. Such ideas are quite at home with fundamental notions of community forestry as a framework that respects the interdependence of forest landscapes and forest communities, and contains integrated objectives and strategies based on the equally important social, economic and ecological qualities of places (Baker and Kusel 2003; Wycoff-Baird 2005; Padgee et al . 2006). This “three-legged stool,” as Baker and Kusel (2003) label it, is certainly akin to the three pillars of sustainability. Identifying the governance model that would actually implement the three-legged model is a trickier undertaking, but one many have attempted. It is often in these efforts that we see the fundamental differences in approaches to community forestry that emerge in different places. The institutional and administrative contexts within which community forestry is implemented are highly variable, even within one nation such as the United States, and the ideal of community control, a common theme in community forestry discourses, may not be possible in many places unless there are significant, even radical changes to institutional structures. Such changes would also have to reflect the regional qualities that exist with the United States, despite the reality that the macro-institutions that manage public forest lands are in many respects homogenous and often distant from the locales and resources they govern. Non-homogenous regions governed by distant homogenous institutions: this is not exactly a good formula for responsive community resource management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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