How Social Connections to Local CBNRM Institutions Shape Interaction: A Mixed Methods Case from Namibia
Notice bibliographique
Résumé
Strong social connections between communities and institutions are essential to effective community-based natural resource management. Connectivity and willingness to engage with actors across scales are related to one’s perceptions of institutions managing natural resources. To better understand how individuals’ perceptions are related to connections between communities and institutions, and how these promote or inhibit interaction across scales, we carried out a mixed methods case study on the multiple actors living and working in the Namib Naukluft National Park in Namibia. We took a descriptive approach to the social network analysis and identified distinct subgroups as well as boundary actors for the community-institutional network. Thereafter, we regressed interview data on connections, perceptions, and willingness to reach out to institutions to understand more about network dynamics. Finally, we performed a qualitative analysis of interview data, to further highlight why community individuals were connected to institutional members. Positive perceptions are associated with greater connectivity for two out of three institutions. Better quality connections between community members and institutions was equated with a greater willingness (of community members) to reach out to an institutional member in only one out of three cases. As in other studies, willingness to reach out may be more strongly correlated to intergroup actor dynamics, as shown by subgrouping in the social network analysis, than one’s perceptions alone. This research highlights that direct interactions between community members and local institutions has the potential to support collaboration in the context of community-based natural resource 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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».