Public engagement in forest governance in Canada: whose values are being represented anyway?
Notice bibliographique
Résumé
Researchers and advocates have long argued that on-going engagement by broad segments of the public can help make forests and forest-based communities more sustainable and decisions more enduring. In Canada, public engagement in sustainable forest management has primarily taken one of two approaches: advisory forums through forest-sector advisory committees (FACs) and direct decision-making authority through community forest boards (CFBs). The purpose of this paper is to compare these two approaches by focusing on who participates and the values that participants bring to their deliberations. We conducted a national survey of FACs and CFBs involving 402 participants. Results showed that both models favoured well-educated, Caucasian men and fell short on the representation of women and Indigenous peoples. Additionally, despite different levels of authority in relation to forest management decisions, participants in CFBs and FACs shared similar forest values. Hence, we conclude that neither model of forest governance encourages participation from a diverse public. Our findings suggest the need to find new ways of recruiting diverse participants and to investigate more deeply whether local and extra-local pressures and power dynamics shape these processes. Such information can inform the establishment of more robust institutions for decision-making in support of sustainable forest management.
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,016 |
| Communication savante | 0,016 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».