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Enregistrement W2551785118 · doi:10.5539/enrr.v6n4p79

Forest Resource Management and Utilisation through a Gendered Lens in Namibia

2016· article· en· W2551785118 sur OpenAlexvenueno aff
Immaculate Mogotsi, Selma Lendelvo, Margaret Angula, Jesaya Nakanyala

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Natural Resources Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural resourceNatural resource managementCommunity forestryForest managementCorporate governanceResource management (computing)Sustainable forest managementSustainable managementBusinessEnvironmental resource managementPopulationResource (disambiguation)Sustainable developmentGeographySocioeconomicsPolitical scienceSustainabilityForestrySociologyEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The shift in forestry policy towards resource management and access rights from state control to local community control has been a welcome step towards sustainable forest management in Namibia. The policy acknowledges the direct dependence on natural environmental resources by the proportional majority of the population that live in the rural areas of Namibia. This study was aimed at performing gender analysis by identifying relationships of various groups to natural resources. The study further assessed the influence these relationships have on control, access and use of forest resources, as well as on natural resource management and the implications thereof on various forest management efforts in the country. Data were collected from seven community forest institutions in Namibia and analysed using the Harvard Gender Analytical Framework. The findings show a gendered differentiated knowledge, control and access to forest resources and unequal participation in leadership and governance. Furthermore, the results suggest that unequal power relations among minority and vulnerable groups affect access to and control of forest resources. This study proposes participation of both men and women in the management, protection, access and utilisation of forest resources, as this will contribute to sustainable forest management and economic development of all members of society.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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