Joint forest management in India: implications and opportunities for women’s participation in community resource management
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, state decentralization of control over community resource management has been increasing on a global scale. This process is largely intended to compensate for bureaucratic inefficiencies through the involvement of local users in state conservation efforts. Since India established its National Forest Policy of 1988, such a shift has occurred in natural resource management from the national to the local level. During the 1990’s this process of decentralization was accelerated under India’s Joint Forest Management (JFM) Policy. This paper examines the implications of JFM in involving local stakeholders with forest management practices, and specifically, women’s role within JFM and the degree of their participation within village forest institutions. Women are the primary collectors of forest products in rural India, and it is recognized that as a forest-dependent group, they ought to be involved in decision-making within these institutions for the sustainability of village livelihoods and conservation efforts. The success of JFM programs in this regard requires that a greater role for women be established through a gender policy within JFM. Both within and outside of state policy, measures to enhance women’s participation must take into account social relations and structures that perpetuate women’s exclusion, and identify ways through which these structures can be transformed. Ultimately, promoting women’s empowerment and livelihood rights and opportunities are essential preconditions to their effective participation.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».