Influences on trust during collaborative forest governance: a case study from Haida Gwaii
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative natural resource governance is increasingly relied upon to resolve conflicts, generate social and ecological benefits, and increase implementation of decisions. Trust is widely recognized as critical to successful collaborative natural resource governance; however, the multidimensional nature of trust has been underexplored in this context, and few studies specifically address collaborations involving Indigenous Peoples. Literature on collaborative governance involving Indigenous Peoples emphasizes issues of power-sharing, participation, and intercultural purpose and insights into how trust created with these considerations in mind have the potential to improve processes and outcomes. This paper used a case study of collaborative forest governance on Haida Gwaii, an archipelago located off the coast of British Columbia, Canada, to identify linkages between power-sharing and individual, interpersonal, and institutional influences on trust. Collaborative forest resource governance on Haida Gwaii formally began following signing of the Strategic Land Use Agreement (2007) and the Kunst’aa guu-Kunst’aayah Reconciliation Protocol (2009) and had led the Haida to achieve several of their goals for resource management. The research linked theoretical and empirical literature on collaborative governance and trust with empirical evidence gathered from 19 semi-structured interviews with current and former members of the Haida Gwaii Management Council and the Solutions Table and identified five individual influences, five interpersonal influences, and four institutional influences on trust.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».