It Takes a Rooted Village: Networked Resistance, Connected Communities, and Adaptive Responses to Forest Tenure Reform in Northern Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Conflicts persist between forest dwelling communities and advocates of forest conservation. In Thailand, a community forestry bill and national park expansion initiatives leave little space for communities. The article analyzes the case of the predominantly ethnic Black Lahu village of Huai Lu Luang in Chiang Rai province that has resisted the threats posed by a community forestry bill and a proposed national park. The villagers reside on a national forest reserve and have no de jure rights to the land. This article argues, however, that through its network rooted in place and connected to an assemblage of civil society, local government, and NGOs, Huai Lu Luang has been able to stall efforts by the Thai government that would detrimentally impact their use of and access to forest resources. Their resistance is best understood not in isolation – as one victimized community resisting threats to their livelihoods – but in connection to place, through dynamic assemblages. A ‘rooted’ networks approach follows the connections and nodes of Huai Lu Luang’s network that influence and aid the village’s attempts to resist forest tenure reform.
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».