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Enregistrement W4296330540 · doi:10.1007/s11625-022-01190-3

Co-producing theory of change to operationalize integrated landscape approaches

2022· article· en· W4296330540 sur OpenAlexaff
James Reed, Colas Chervier, Joli R. Borah, Davison Gumbo, Kaala Moombe, Teddy M. Mbanga, Alida O’Connor, Freddie Sayi Siangulube, Malaika P. Yanou, Trey Sunderland

Notice bibliographique

RevueSustainability Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesConsortium of International Agricultural Research CentersBundesministerium für Umwelt, Naturschutz, Bau und Reaktorsicherheit
Mots-clésOperationalizationEnvironmental resource managementStakeholderLandscape ecologyCorporate governanceSustainable developmentEnvironmental planningPolitical scienceBusinessGeographyEcologyPublic relationsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated landscape approaches that engage diverse stakeholder groups in landscape governance are increasingly promoted to address linked social-ecological challenges in tropical landscapes. Recent research suggests that a transdisciplinary approach to landscape management can help identify common research needs, enhance knowledge co-production, guide evidence-based policy development, and harmonize cross-sectorial integration. Meanwhile, guiding principles for landscape approaches suggest that identifying common concerns and negotiating a process of change are fundamental to implementation and evaluation efforts. As such, the use of decision support tools such as theory of change models that build ordered sequences of actions towards a desired, and agreed, future state are increasingly advocated. However, the application of the theory of change concept to integrated landscape approaches is limited thus far, particularly within the scientific literature. Here, we address this gap by applying the principles of landscape approaches and knowledge co-production to co-produce a theory of change to address current unsustainable landscape management and associated conflicts in the Kalomo Hills Local Forest Reserve No. P.13 (KFR13) of Zambia. The participatory process engaged a diverse range of stakeholders including village head people, local and international researchers, district councillors, and civil society representatives amongst others. Several pathways, actions, and interventions were developed around the themes of deforestation, biodiversity and wildlife conservation, socio-economic development, access rights, and law enforcement. To make the theory of change actionable, participants identified a need for enhanced cross-sector and multi-level communication, capacity development, and improved governance, while a lack of commitment towards coordinated knowledge exchange and access to information along with poor policy formulation and weak enforcement of rules were among potential impediments to action. Use of theory of change can both inform evidence-based policy design (by revealing place-based challenges and proposing solutions) and support policy mechanisms that promote integration between state and non-state actors (by clarifying actor rights, roles and responsibilities). Co-developing a theory of change for integrated landscape management is inherently context specific, but the process and outcomes of this study should hold relevance across a range of contexts faced with sustainability challenges related to reconciling both conservation and development objectives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0040,047
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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