Using Q-methodology to bridge different understandings on community forest management: lessons from the Peruvian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
Community forest management (CFM) is promoted as a strategy to reach multiple development outcomes including the sustainable use of forest resources, forest conservation, poverty alleviation, and social equity through the devolution of rights to forest-dependent communities. Developing effective and equitable strategies to promote CFM requires consensus on its goals and the approaches for reaching those goals. Finding common ground among diverse actors involved in the promotion of CFM can be a challenge when their multifaceted expectations and beliefs are not explicitly enunciated or consciously expressed, obscuring contradictions, conflicting objectives, or even shared agendas. An initial step to reaching consensus would be to clarify the range of perspectives that exist to identify common ground and areas of divergent opinion. We report on an initiative applying Q-methodology as a means of identifying differing perspectives on CFM through interviews with 34 informants representing 6 stakeholder groups involved in the promotion of CFM in the Peruvian Amazon: Indigenous leaders, government policymakers, technicians from non-governmental organizations (NGOs), university professors, forestry students, and representatives of donor agencies. We found four different perspectives on what CFM should do: balance conservation with community rights, encourage capacity and enterprise development, technical oversight to protect forests on behalf of Indigenous communities, and support for grassroots Indigenous autonomy. These perspectives revealed differences in how conservation should be achieved and where balance between technical requirements, Indigenous environmental management, and stewardship practices should be favored. Despite different viewpoints, the perspectives also revealed shared understanding of CFM as a mechanism that could emphasize both supporting community rights and conservation goals. This example illustrates how Q-methodology can generate information on the range of perceptions underlying broad strategies such as the promotion of CFM that can facilitate dialogue around shared pathways and agendas.
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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 | 0,106 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».