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Enregistrement W4410453810 · doi:10.1002/pan3.70042

Social forestry for a good life? The uneven well‐being benefits of Indonesia's social forestry scheme

2025· article· en· W4410453810 sur OpenAlexaff
Tessa Toumbourou, Mia B. Dunphy, Lilis Mulyani, Ilmiawan Auwalin, Rumayya Rumayya, Annisa Sabrina Hartoto, Gutomo Bayu Aji, Marcellinus Mandira Budi Utomo, Yasmita Yaman, Ferdy Azmal Fakhrani, Pitaloka Ainun Yasmin, Asia Afriyani, Masri Masri, Dian Arisanti, Darkono Tjawikrama, Rachel Friedman, Andrea Rawluk

Notice bibliographique

RevuePeople and Nature · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesDepartment of Foreign Affairs and Trade, Australian Government
Mots-clésForestryScheme (mathematics)Community forestrySocial benefitsBusinessForest managementGeographyPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Indonesian government has scaled up its devolution of forest management to local communities in the form of social forestry, with the aim of improving forest management while delivering nature‐based well‐being (including livelihood) benefits for local communities. We investigate the varied well‐being impacts of social forestry management rights—an expression of human–nature relationships—and how these are distributed among different social groups in Indonesia. In a study conducted in four different village locations with social forestry management right permits in Indonesia, we employed a mixed methods approach comprising interviews (semi‐structured and life story) ( n = 80), focus group discussions (in‐person and online) ( n = 44) and a survey of 100 households in each site ( n = 400). We identified local conceptualizations of, and priorities for, well‐being. Our findings indicate that access to land and livelihood capitals that support productive and diverse livelihoods is central to well‐being. Good social relations are crucial for securing and utilising land to sustain a livelihood, and in turn, to achieve a good life. Material and social elements underpin other interconnected well‐being dimensions, including being able to perform religious pilgrimages, contribute to cultural and spiritual practices and provide security for one's children's future. Further, we found that social forestry secured land access, improved access to agricultural inputs and information, and diversified livelihoods of those who knew they were involved in social forestry—aligning particularly with material well‐being priorities valued locally. However, disparities in access to information meant that most villagers (67%) in areas granted social forestry permits knew little about the scheme. Active social forestry participants were from more well‐off households, while many less privileged people faced exclusions to participation and benefits. Unclear institutional processes, exclusionary enrolment practices and limited access to information hindered social forestry's potential to contribute to well‐being more broadly, risking increasing social inequalities locally. Policy implications : Our findings suggest the need for measures to ensure well‐being benefits from social forestry are distributed equitably. This is essential to avoid exacerbating social inequalities and to foster greater support for forest protection. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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