Forest certification, state regulation and community empowerment: complementarity in seeking a viable solution to forest degradation in Indonesia?
Notice bibliographique
Résumé
For developing countries like Indonesia, the advantages enjoyed by developed countries – of political stability and highly regulated systems of land tenure and ownership – are elusive, leading to a situation in which state intervention in forest governance is met with resistance and faces significant hurdles. Recognizing the challenges facing implementation of Indonesia's current systems of certification, and the failure thus far of government efforts to stem illegal forestry activity, this article examines the influence of certification on sustainable forest management (SFM) in Indonesia. In particular, the question of how certification requirements interact with both the domestic regulatory framework and expectations for community participation and engagement is considered. The article begins by reviewing Indonesian efforts to implement SFM, as well as the basis of certification systems; before examining Indonesian experience with forest certification, drawing both upon previously published studies and field research by the authors. Finally, the article considers complementarity in government, private and community initiatives in SFM and how regulatory reform in support of a more participatory approach could contribute to achieving these goals. The development of the Indonesian voluntary forestry certification process shows that both certification schemes and government regulation provide advantages and disadvantages in improving the sustainability of forest management and in controlling illegal activities. An increased role for communities, small-scale producers and traditional forest users appears important in the Indonesian context, providing additional options and capacity for sustainable forest management.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».