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Enregistrement W2800419507 · doi:10.18352/ijc.822

Comparing polycentric configuration for adaptive governance within community forests: Case studies in Eastern North America

2018· article· en· W2800419507 sur OpenAlexaff
Jean‐François Bissonnette, Denis Blouin, Jérôme Dupras, Clément Chion, Luc Bouthillier

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of the Commons · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolycentricityAdaptabilityCorporate governanceEnvironmental governanceMulti-level governanceOrder (exchange)EcologyEnvironmental resource managementBusinessPolitical scienceEconomicsBiologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Looking at two cases of community forests (CF) in Eastern North America, this article examines their institutional features in order to assess whether they are conducive to adaptive governance. To do so, this article presents CFs as manifestations of polycentric governance, which allow identifying the complex networks of relations existing between different actors involved in governance at many scales. Polycentric governance is assumed to have a higher adaptability to changing factors. To better capture the variables conducive to adaptive governance in CFs, we draw on the socio-ecological system (SES) framework. The study shows that variables from the SES framework are useful in identifying features of polycentricity in CFs. Moreover, these variables highlight mechanisms of adaptability in CF governance, namely: interaction between organizations and actors, multiplicity of complementary rules from different organizations and structures of governance. Moreover, ongoing communication with the forest users and learning among actors appear key for CF governance’s adaptability.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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