Community forest enterprises and social enterprises: the confluence of two streams of literatures for sustainable natural resource management
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Community forest enterprises (CFEs) represent a unique business model in the forest sector which has significant potential to foster community development through sustainable utilization of forest resources. However, CFEs are mired in numerous management challenges which restrict their ability to harness this potential. This paper identifies those challenges and, by drawing on the field of social enterprises, offers specific solutions to address them. The paper also enriches the social enterprise literature by highlighting the role of decentralized decision-making and community empowerment in achieving sustainable development. Design/methodology/approach Using qualitative meta-synthesis, the paper first identifies key challenges from the CFE literature. It then draws on the social enterprise literature to distill actionable insights for overcoming those challenges. Findings The study reveals how the social enterprise literature can guide CFEs managers in making decisions related to human resource management, marketing, fundraising, developing conducive organizational cultures and deploying performance measures. Originality/value The paper provides novel and actionable insights into managing and scaling CFEs. It also identifies opportunities for future inter-disciplinary research at the intersection of decentralized management of natural resources and social enterprises that could facilitate progress toward achieving sustainable development.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,030 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».