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Enregistrement W3018518967 · doi:10.1080/09640568.2020.1744430

No forest, no dispute: the rights-based approach to creating an enabling environment for participatory forest management based on a case from Madhupur Sal Forest, Bangladesh

2020· article· en· W3018518967 sur OpenAlexaff
Khondokar H. Kabir, Andrea Knierim, Ataharul Chowdhury

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Planning and Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHuman Rights and Development
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForest managementCitizen journalismBusinessCertified woodEnvironmental resource managementSustainable forest managementEnvironmental planningEnvironmental protectionForestryGeographyEnvironmental sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored whether and how the duty-bearer applied a rights-based approach (RBA) in the context of long-running disputes in Madhupur Sal Forest, Bangladesh to transform conflicts into solutions for collective management of forest resources. Using a case study design, we applied a timeline method and semi-structured in-depth interviews to collect data. The grounded theory approach was used to reconstruct the experiences of tribal forest dwellers, and identify the common themes of RBA. The study revealed that neglecting the rights of the forest dwellers led to ineffective policies and programs and, subsequently, to long-running conflicts. In order to sustain collaboration, it is necessary to integrate rights-based discussions with desired recognition, promises, instruction, and welfare provision, considering freedom, security, need for information, and delegating responsibilities. The study provides insights into how forest duty-bearers should consider the broader perspective of RBA in order to sustain their initiatives and achieve the conservation goal.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,019
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,230 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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