Efficacy of incentives in eliciting the people's participation in conservation of common property resources in different forest divisions of Himachal Pradesh, India
Notice bibliographique
Résumé
Common property resources (CPRs) in Himachal Pradesh include forests, village common lands, ponds, Bawaries, threshing grounds, irrigation water channels, river banks, temples, paths etc. The people's participation in conservation and maintenance of these resources was achieved through the formation of JFMCs/VFCs under National Afforestation Programme (NAP). In lieu of the participation various incentives were given to different JFMCs in the state for the protection and conservation of these resources. Due to these incentives the maximum participation level was found in between 20–30, 30–40, 20–30 and 30–40 per cent in JFMCs of Nalagarh, Dharamshala, Dalhousie and Jogindernagar forest divisions respectively. Overall maximum level of participation in all the forest divisions was found in between 20–30 per cent followed by 30–40 per cent. None of JFMCs in different Forest divisions observed 50 per cent or more level of participation. For future planning and replication of such projects more and more group discussions, meetings, awareness camps etc should be conducted. Proper usufruct sharing mechanism and conflict resolution must be addressed properly. Some more incentives in consultation with the stakeholders must be given so that they can participate without any hesitation.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».