Assessing Forest Governance in the Countries of the Greater Mekong Subregion
Notice bibliographique
Résumé
The forest landscapes of the Greater Mekong Subregion (GMS) are changing dramatically, with a multitude of impacts from local to global levels. These changes invariably have their foundations in forest governance. The aim of this paper is to assess perceptions of key stakeholders regarding the state of forest governance in the countries of the GMS. The work is based on a quantitative and qualitative analysis of the perceptions of forest governance in the five GMS countries, involving 762 representatives from government, civil society, news media, and rural communities. The work identified many challenges to good forest governance in the countries in the region, as well as noting reasons for optimism. Generally speaking, there was a feeling that the policies, legislation, and institutional frameworks were supportive, but there are numerous challenges in terms of implementation, enforcement, and compliance. The work also presents a program of activities recommended by the research participants to address governance challenges and opportunities in the GMS countries. These include the development of a forest governance monitoring system, and initiatives that support informed decision-making by forest product consumers in the region as well as the implementation of a capacity development program for non-state actors (e.g., civil society, news media) to ensure they are more able to support the diverse, and often demanding, forest governance initiatives.
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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 | 0,000 |
| 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 ».