Accountability, Conservation and Community: Measuring the Local Economic Impacts of Protected Areas
Notice bibliographique
Résumé
As a signatory to the Convention on Biological Diversity, Canada has committed to help protect biodiversity through an increase in effectively and equitably managed systems of protected areas (PAs) by 2020. If Canada fulfills this commitment, the country will see the largest expansion of PA networks in its history. Although employing ‘equitable and effective management’ suggests PAs have a responsibility to consider their effects on local stakeholders, on the whole, Canada’s PA agencies do not publicly and systematically report on their jurisdictions’ local economic impacts. To address this gap, this thesis aims investigate mechanisms for PA agencies to identify and consider ecological-economic intersections within their regions, in order to inform approaches for PA managers to conduct community consultations related to their impacts. Twenty-seven participants from municipalities in the Riding Mountain Biosphere Reserve used mapping activities, surveys and interviews to identify features they perceived to economically impact their area and wellbeing. Participants reported that tourism and agriculture were important to the economic fabric of the region; that activities involving wildlife (i.e. fishing and wildlife viewing) and the region’s cultural diversity helped generate local tourism; and that Riding Mountain National Park’s management decisions had varying effects, but tended to hold greater benefits for jurisdictions closer to the park’s central administration. The results underscored the importance of approaching stakeholder relationships geographically, since the impacts of decisions made by PA managers are felt differently among locals depending on their location around the PA boundary. To maintain constructive relationships between PAs and their local stakeholders, it is recommended that PA administrations undertake systematic community ii consultations accompanied by subsequent self-reporting. It is further recommended that efforts be made to incorporate maps into community consultation processes.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».