Evaluating the utility of common-pool resource theory for understanding forest governance and outcomes in Indonesia between 1965 and 2012
Notice bibliographique
Résumé
While Common Pool Resource (CPR) theory has been widely applied to forestry, there are few examples of using the theory to study large-scale governance. In this paper we test the applicability of CPR theory to understanding forest governance and outcomes in Indonesia between 1965 and 2012. Indonesia contains one of the world’s largest tropical forests, and experienced rapid deforestation during this time frame, with forest cover dropping from close to 85% to less than 50%. Using a mixture of within case comparison and process tracing methods, we identify key variables that influenced the levels of deforestation during two time periods: before 1998, when governance was dominated by the dictatorship of President Suharto, and after 1998, when democratic governance and political decentralization were initiated, and deforestation rates fell and then rose again. Our results point to the value of CPR theory in identifying important variables that influence sustainability at large scales, however they also illustrate important limitations of CPR theory for the study of forests with large spatial extent and large numbers of users. The presence and absence of key variables from CPR theory did emerge as important causes of deforestation. However, some variables, such as strong leadership and local rule-making, appeared to work in the opposite direction as predicted by CPR theory. In addition, key variables that may have influenced deforestation rates are not well captured in CPR theory. These include the intention of the governance system, the presence of clientelistic politics, the influences of international politics and markets, and the influence of top-down governance. Given that CPR theory does not fully explain the case at hand, its applicability, as is, to large-scale commons should be treated with some caution.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».