The political logics of EU-FLEGT in Thailand’s multistakeholder negotiations: Hegemony and resistance
Notice bibliographique
Résumé
The reduction of illegal logging and related trade has been on the international policy agenda since the 1990s. The EU's Forest Law Enforcement, Governance and Trade initiative (EU-FLEGT) seeks to address illegal logging through a scheme that rests on multistakeholder negotiations. However, past initiatives seeking to reform forest governance in the global South have reproduced the uneven outcomes of colonial forest governance by further empowering national government authorities. In the case of Thailand, FLEGT negotiations between November 2013 and April 2021 succeeded in opening a political space for civil society to engage with government actors. However, FLEGT negotiations during this period failed to address the uneven outcomes of forest governance, benefiting elites at the expense of the rural poor due to an 'anti-politics effect. The FLEGT multistakeholder negotiations did not consider the uneven historical relations to land and resource rights nor the intrinsic power dynamics of different actor groups. As such, dominant actors from the government and private sector succeeded in structuring the terrain of the FLEGT negotiations to determine which civil society demands for reforms to tenure and resource rights they would concede, and which they would not.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,027 |
| Communication savante | 0,018 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».