Legible Landscapes: Incentivizing Forest Knowledge and Action in Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This paper traces the changing dynamics of forest management on privately owned land in southern Ontario, Canada, using the conceptual lens of state legibility to highlight how incentive programs are creating new ways of seeing and engaging in stewardship. Specifically, the Managed Forest Tax Incentive Program (MFTIP) and its corresponding Managed Forest Plan are investigated as a means through which a diversified field of knowledge has been activated to enable climate-conscious adaptive stewardship across the region. Methods This case study uses a qualitative approach, incorporating document analysis, semi-structured interviews, and direct observation. Similar patterns and relationships within and across sites are identified to build theory and shed light on the socio-ecological context of private forest management. Results Set within southern Ontario’s history of forest management and the rise of neoliberal environmental governance, this paper contributes theoretically to scholarship on state legibility. The results illustrate a shift in stewardship on private lands through a rescaling of management responsibility that embraces different perspectives and builds place-based practical knowledge of forest systems. By mapping and building knowledge networks, diverse approaches to management have proliferated at the local and regional levels. These approaches have been influenced by previous management experience, different professional backgrounds, knowledge of participants, and the motivation of landowners to engage in active stewardship. Conclusion The process of developing a management plan plays a key role in making landscapes legible to all stakeholders. The document also serves as an instrument of the state to build private landowners’ and forest consultants’ knowledge and capacity. This has set in motion a socio-ecological landscape strategy to address encroachment, invasive species, and climatic challenges in this increasingly urbanizing region.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».