Using Scenario Building and Participatory Mapping to Negotiate Conservation-Development Trade-Offs in Northern Ghana
Notice bibliographique
Résumé
In multifunctional landscapes, expanding economic activities jeopardise the integrity of biodiverse ecosystems, generating conservation-development trade-offs that require multi-stakeholder dialogue and tools to negotiate conflicting objectives. Despite the rich literature on participatory mapping and other tools to reveal different stakeholder perspectives, there is limited evidence on the application of such tools in landscape-scale negotiations. This paper addresses this gap by analysing a participatory mapping process in Ghana’s Western Wildlife Corridor, where a community-based landscape governance system called the community resource management area (CREMA) exists. Data from three participatory mapping workshops and focus group discussions with community and institutional actors reveal that increasing demand for food and natural resources and climate change impacts are drivers of landscape degradation, resulting in declining faunal and floral biodiversity and reduced ecosystem services. Meanwhile, community actors prioritise the expansion of farming land, while institutional actors prioritise forest conservation. However, scenario building and participatory mapping helped communicate each other’s aims and reach a negotiated consensus. Finally, power relations, cultural and traditional rules, and differences in knowledge affected deliberations and decision-making. We conclude that scenario building and participatory mapping can contribute to an inclusive landscape approach, provided that well-functioning multi-stakeholder platforms are in place and facilitators adequately navigate power imbalances and recognise different kinds and degrees of knowledge.
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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 | 0,017 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».