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Enregistrement W2899976198 · doi:10.1139/cjfr-2018-0154

Benefits of collaboration between Indigenous and non-Indigenous communities through community forests in British Columbia

2018· article· en· W2899976198 sur OpenAlexaffvenueabout
Evelyn Pinkerton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCorporate governanceForest managementGovernment (linguistics)Flexibility (engineering)Environmental resource managementBusinessGeographyEcologyEconomicsForestryManagementFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When the Government of British Columbia (BC) introduced the Community Forest Agreement Program in 1998, it permitted a range of governance structures to allow flexibility and to learn which structures might be most appropriate for this new form of forest tenure. One structure that became fairly common was collaboration between Indigenous and non-Indigenous communities. This paper characterizes and analyzes the advantages of this collaborative governance model in three ways, identifying (1) what benefits this model entails, (2) how these are illustrated in three different community forests, and (3) how these forms of collaboration fit into a co-management spectrum. Because some of these benefits involve communities having greater degrees of power in forest governance, the model invites a consideration of the types of decision-making power experienced by Indigenous communities partnering or collaborating in BC community forests, as well as the types and range of benefits for all parties emerging from these collaborations. Fourteen indicators of the benefits of collaboration are identified, building on the discovery of five new benefits heretofore unrecognized in the literature. These understandings permit a more nuanced assessment of this particular type of co-management, leading to the generation of three new, broader hypotheses regarding the conditions that support co-management.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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