Collective Action Dilemma after China’s Forest Tenure Reform: Operationalizing Forest Devolution in a Rapidly Changing Society
Notice bibliographique
Résumé
Devolution is a promising tool to enhance forest management. The literature has discussed many factors that affect the outcomes of forest devolution policies; however, insufficient attention has been paid to the role of exogenous socio-economic changes. Using the longitudinal case study method, we focus on how socio-economic changes affect the effectiveness of forest devolution policies using a case from Southeast China. We find that in this case, although forest devolution succeeded in granting farmers sufficient forest rights, it failed to incentivize farmers to contribute to managing forests because of the dramatic changes in socio-economic contexts. Economic development and outmigration reduced farmers’ dependence on forest income, elevated the costs of silvicultural operations, and posed market risks, thereby reducing farmers’ enthusiasm about managing forests; outmigration also weakened community leadership and impeded the collective action of making forest investments. Eventually, socio-economic changes compromised the positive stimulus caused by forest devolution and contributed to the collective action dilemma of managing forests after the reform. We argue that operationalizing forest devolution in developing countries needs to consider the exogenous socio-economic changes that may enhance or counteract the effects of devolution policies, and that more autonomy should be granted to communities to make policies adaptative to their local socio-economic dynamics.
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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 ».