What a Small Group of People Can(’t) Do
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of scholars in natural resources management have called for the examination of the roles of social capital and social networks in the effective maintenance of community-based projects. Yet, the role of social capital in collective action cannot be effectively understood without studying agency. The goal of this study is to examine how agents’ individual characteristics and their structural social capital, along with broader cognitive social capital elements, shape possibilities for empowerment at the community level. Drawing from an embedded comparative case study of two community-based ecotourism projects in Ghana, we employed a mixed-methods approach combining Lin’s social capital model and Krishna’s agency model to identify and characterize legitimate agents of change in each community, as well as to evaluate the structure of their discussion and nomination networks (i.e., structural social capital). Differences between communities in the network structure of agents, as well as in their types and levels of engagement, resourcefulness, visions and perceptions of socio-ecological context, exposed key barriers to social capital mobilization. Overall, our results indicate that greater community empowerment is reported where greater community trust and a greater cohesiveness of agents with access to external resources are reported. Altogether, this study adds to past efforts in illustrating how a mixed-methods examination of change agents in a CBNRM setting can surface internal opportunities for and constraints on social capital mobilization toward community empowerment.
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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 | 0,001 |
| 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 ».