Governance and the making and breaking of social-ecological traps
Notice bibliographique
Résumé
Many countries in sub-Saharan Africa have areas of significant ecological importance that overlap with pressing development needs and high levels of natural resource dependence. This makes the design of effective natural resource governance and management systems both challenging and critical. In Ghana, this challenge is made more complex by the necessity of connecting formal, state-led systems of governance with Ghana's informal governance systems through which customary authorities exert considerable control over land and resources. We present findings from two multimethod research projects in two regions of Ghana that have significant issues related to resource exploitation and that have experienced extensive management interventions. The goals of the research were to characterize the social-ecological traps from a local perspective, to describe how governance and management structures interact with and relate to those traps, and to discuss the strategies used and challenges encountered when community-based natural resource management initiatives seek to reverse persistent social-ecological traps. In both case studies, participants described persistent cycles of resource dependence, overexploitation, and unsustainable land-use practices, which are exacerbated by illegal logging, intensive agricultural development, and population growth. Findings highlight how natural resource management is constrained by a lack of capacity to implement and enforce state policies, ongoing tension between customary and state institutions, and ambiguity regarding management responsibility and resource tenure. Interventions included targeted governance reform that centred on improving linkages between customary and state institutions, new and nonlocal actors, and complementary investments in capacity building and training. We conclude with a discussion of implications for the design of effective natural resource governance regimes in Ghana and beyond.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».