Transnational networks and the adoption of model forests in Argentina
Notice bibliographique
Résumé
How are international environmental ideas adopted locally? We an- swer this question by examining the adoption and development of the model forest idea in Argentina since the late 1990s. The concept of model forest was born in Canada in 1991 as the brand name of a new national program aimed at promoting the building of local-level governance processes and arrangements for sustainable forest management. The idea soon started trav- elling worldwide thanks to the Canadian international cooperation agen cies initiatives and became a benchmark of UN programs. Argentina was an early adopter of the model forest idea: in 1996 the Argentine Secretaria for the Environment signed a letter of intent with the International Model For est Network. As a result, six model forests formed throughout the country between 1998 and 2008. We argue that transnational networks of bureau- crats, advocates, and stakeholders help explain how natural resources gover- nance programs travel across countries. We distinguish more technical-driven adoptions from societal-driven ones, as a function of existing levels of con- flict. We expect technical-driven adoptions to take place in contexts of lower levels of conflict and societal-driven adoptions in contexts of higher levels of conflict. This paper is a first step in a broader project that compares the adoption and evolution of community-based forests in Latin America.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».