Assessing CREMAs’ Capacity to Govern Landscape Resources in the Western Wildlife Corridor of Northern Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Ghana initiated community resource management areas (CREMAs) as a community-based natural management approach to give local communities the right and power to manage natural resources within their territorial boundaries. The expectation is that communities and their environment would prosper through more equitable landscape governance and sustainable use of natural resources. However, the challenges to achieving full functionality of CREMA and expected results, particularly in the Western Wildlife Corridor in northern Ghana, raise questions about the governance actors' capacity. Therefore, this study aims to assess the capacity of actors to take ownership of and lead the governance processes implied by the CREMA approach. Based on focus group discussions and individual interviews, we found that the capacities of the CREMA governance bodies are weak to implement the CREMA approach effectively. The lack of knowledge and technical skills to support multi-actor processes, the weak collaboration between actors, and the lack of sustainable financial inflows and livelihood support are key challenges to be addressed for better CREMA performance. Despite these constraints, local actors' enthusiasm and willingness to engage more actively in the governance of their landscape constitute an opportunity for an improved implementation of the CREMA approach. We suggest that initiatives to strengthen the technical and financial capacities of governance bodies and raise awareness among the local population are necessary to improve the functioning and performance of CREMAs. In addition, actions to improve the livelihoods of local communities will enhance the mobilization and engagement of social groups in the implementation of the CREMA concept.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».