MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2912835993 · doi:10.1371/journal.pone.0211221

Discourses mapped by Q-method show governance constraints motivate landscape approaches in Indonesia

2019· article· en· W2912835993 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueQ Methodology Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCentre for International Forestry Research
Mots-clésTransparency (behavior)AccountabilityContext (archaeology)Corporate governanceRealisationLanguage changeEnvironmental resource managementDemocracyPolitical sciencePoliticsPublic relationsSociologyGeographyLawBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interpreting discourses among implementers of what is termed a "landscape approach" enables us to learn from their experience to improve conservation and development outcomes. We use Q-methodology to explore the perspectives of a group of experts in the landscape approach, both from academic and implementation fields, on what hinderances are in place to the realisation of achieving sustainable landscape management in Indonesia. The results show that, at a generic level, "corruption" and "lack of transparency and accountability" rank as the greatest constraints on landscape functionality. Biophysical factors, such as topography and climate change, rank as the least constraining factors. When participants considered a landscape with which they were most familiar, the results changed: the rapid change of regulations, limited local human capacity and inaccessible data on economic risks increased, while the inadequacy of democratic institutions, "overlapping laws" and "corruption" decreased. The difference indicates some fine-tuning of generic perceptions to the local context and may also reflect different views on what is achievable for landscape approach practitioners. Overall, approximately 55% of variance is accounted for by five discourse factors for each trial. Four overlapped and two discourses were discrete enough to merit different discourse labels. We labelled the discourses (1) social exclusionists, (2) state view, (3) community view, (4) integrationists, (5) democrats, and (6) neoliberals. Each discourse contains elements actionable at the landscape scale, as well as exogenous issues that originate at national and global scales. Actionable elements that could contribute to improving governance included trust building, clarified resource rights and responsibilities, and inclusive representation in management. The landscape sustainability discourses studied here suggests that landscape approach "learners" must focus on ways to remedy poor governance if they are to achieve sustainability and multi-functionality.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,001

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 Opus0,261
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,115 · 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