Enhancing stakeholder engagement in sustainable forest management: A multi‐domain comparative analysis of forest‐related beliefs, values, and behaviors of <scp>C</scp>anadian <scp>A</scp>boriginal and <scp>non‐Aboriginal</scp> groups
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study aims to understand the variations in the domain‐specific pro‐sustainable‐forest‐management behavior (PSFMBs) and their explanatory factors across ecological, economic, recreational, and Aboriginal domains and between Aboriginal and non‐Aboriginal groups. A hybrid model of PSFMB, which integrates environmental psychology and resource economics perspectives, is conceptualized and estimated using multi‐group path analysis and data from three Aboriginal and three non‐Aboriginal communities in Ontario, Canada. Results show that both groups make substantial pro‐SFM contributions, but the contributions and their influencing factors differ across domains and groups. For Aboriginals, environmental worldviews and assigned forest values are the only influencing factors, while for non‐Aboriginals, income and forest environmental conditions play dominant roles. The findings confirm the fundamental differences in the roles of beliefs, values, and situational factors in influencing the PSFMB of Aboriginal and non‐Aboriginal groups, highlight the need for theoretical lenses that account for cultural differences, and contribute to the development of inclusive policies that respect the unique values of different social groups.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».