The “right‐to‐farm” in Lac Saint‐Pierre (Québec, Canada) floodplains: Are problem‐framing processes able to foster conservation conflict resolution?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using qualitative data, we investigate the impact of the problem‐framing process on stakeholder mobilization for fish habitat restoration and its influence on transforming agricultural practices in floodplains. Problem‐framing involves defining and delineating a problem to suggest practical and measurable solutions for addressing it. We are examining how the conservation conflict changes over time in Lac Saint‐Pierre (LSP), part of the St. Lawrence River Basin in Québec, Canada. Such conflicts arise when there are differing perspectives, interests, or actions regarding conservation goals and objectives. In recent decades, the LSP floodplain has undergone significant changes, particularly the conversion of perennial crops to intensive annual crops, which are deemed incompatible with the ecological needs of yellow perch. This species has experienced a notable decline in LSP since the 1990s, prompting Québec authorities to impose a moratorium on yellow perch fishing in 2012 to safeguard stocks. This moratorium has catalyzed efforts at the policy level to restore its habitat. However, it has also engendered tensions between agricultural activities and conservation endeavors aimed at restoring yellow perch habitat, constituting the conservation conflict under investigation. To investigate this issue, we adopt a post‐normal science approach characterized by reflexivity, inclusivity, and transparency in addressing epistemological and ontological uncertainties among LSP stakeholders. Our findings offer insights into stakeholders' perspectives on the problem‐framing process and its outcomes, highlighting both supportive actions enhancing the effectiveness of certain strategies among LSP stakeholders and barriers hindering their mobilization. These results underscore the importance of incorporating diverse stakeholder perspectives during the problem‐framing process to enhance the robustness of the science–policy interface.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».