Community engagement and power dynamics in conservation philanthropy grant making
Notice bibliographique
Résumé
Funding decisions influence where, how, and by whom conservation is pursued globally. In the context of growing calls for more participatory, Indigenous-led, and socially just conservation, we undertook the first empirical investigation of how philanthropic foundations working in marine conservation globally engage communities in grant-making decisions. We paid particular attention to whether and how community engagement practices reinforce or disrupt existing power dynamics. We conducted semistructured remote interviews with 46 individuals from 32 marine conservation foundations to identify how conservation foundations engage communities in setting their priorities and deciding which organizations and projects to fund. We found that community engagement in foundation decision-making was limited in practice. Eleven of the 32 foundations reported some form of community engagement in funding decisions. Two of these foundations empowered communities to shape funding priorities and projects through strong forms of engagement. Many engagement practices were one way, one time, or indirect and confined to certain points in decision-making processes. These weaker practices limited community input and reinforced unequal power relations, which may undermine the legitimacy, equity, and effectiveness of conservation efforts. We suggest that foundations aim for stronger forms of community engagement and reflect on how their grant-making practices affect power relations between foundations and communities.
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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 | 0,028 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».