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Enregistrement W4411140046 · doi:10.63315/jrcd.v20i2.2595

Disentangling Community-Based Resource Governance Through Knowledge Systems Mapping: Insights from Community Fish Refuges In Rural Cambodia

2025· article· en· W4411140046 sur OpenAlexvenueno aff
Carla Rene Baldivieso Soruco, Michelle Bonatti, Sanjiv de Silva, P. Ou, Kim Ourn Soeun, Sreypov Neth, Tatiana Rodríguez, Vichet Sean, Mak Sithirith, Mark Dubois, Stefan Sieber

Notice bibliographique

RevueJournal of rural and community development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCambodian History and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish <Actinopterygii>Corporate governanceResource (disambiguation)GeographyEnvironmental resource managementFisheryPolitical scienceEnvironmental planningBusinessEconomicsBiologyComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inland fisheries in Cambodia are of great importance to the livelihoods of rural communities, as they provide sustenance and seasonal income for the local population. Community fish refuges (CFRs) are natural or human-made water bodies that hold water throughout the year, providing a dry-season sanctuary for aquatic life. Managed mainly by the local community, CFRs support diverse ecological and human functions, such as biodiversity repositories, including fish stocks, and provide water for irrigation, livestock, and domestic needs. These initiatives have been promoted by several organizations in Cambodia since the 1990s, showing positive ecological impacts and improving food security, especially for marginalized populations. However, the social dimensions of management, the role of local knowledge, and the underlying knowledge systems remain understudied. The objective of this study is to gain insight into the governance mechanisms of CFRs in relation to the local knowledge of management. Four CFR projects conducted by WorldFish and NGO partners between 2016 and 2021 in Central Cambodia were selected for the analysis. A participatory approach was employed using causal loop diagrams (CLDs) through focus group discussions (FGDs) with local stakeholders (n = 38). The methodological approach was based on three phases: exploratory interviews (n=23), causal-loop FGDs (n=4), and FGDs for data validation (n=4). Our study highlights the importance of context-specific and relational knowledge in CFR management, as well as the importance of institutional structures, power dynamics, and social differentiation in shaping knowledge access, distribution, and management. Social mobilization mainly involves village representatives mediating between villagers and external entities, with a certain degree of concentration of power within groups of stakeholders. Enhancing community governance through more inclusive, dialogue-basedcommunication and potentially leveraging informal networks is recommended to channel social learning, considering the sociocultural context and challenges of decentralization in Cambodia. Keywords: Aquatic food systems, causal-loop diagrams, collective action, community-based governance, knowledge systems _________________________________________________________________________________________ Démêler la gouvernance communautaire des ressources grâce à la cartographie des systèmes de connaissances : points de vue des refuges de poissons communautaires dans le Cambodge rural RésuméAu Cambodge, la pêche continentale revêt une grande importance pour les moyens de subsistance des communautés rurales, car elle assure la subsistance et un revenu saisonnier à la population locale. Les refuges communautaires de poissons (CFR) sont des plans d'eau naturels ou artificiels qui retiennent l'eau tout au long de l'année, offrant ainsi un sanctuaire pour la vie aquatique pendant la saison sèche. Gérés principalement par la communauté locale, les CFR soutiennent diverses fonctions écologiques et humaines, telles que les réservoirs de biodiversité, y compris les stocks de poissons, et fournissent de l'eau pour l'irrigation, le bétail et les besoins domestiques. Ces initiatives ont été promues par plusieurs organisations au Cambodge depuis les années 1990, démontrant des impacts écologiques positifs et améliorant la sécurité alimentaire, en particulier pour les populations marginalisées. Cependant, les dimensions sociales de la gestion, le rôle des connaissances locales et les systèmes de connaissances sous-jacents restent sous-étudiés. L’objectif de cette étude est de mieux comprendre les mécanismes de gouvernance des CFR en relation avec les connaissances locales de gestion. Quatre projets de CFR menés par WorldFish et des ONG partenaires entre 2016 et 2021 dans le centre du Cambodge ont été sélectionnés pour l'analyse. Une approche participative a été utilisée en utilisant des diagrammes de boucles causales (CLD) à travers des discussions de groupe (FGD) avec les parties prenantes locales (n = 38). L'approche méthodologique était basée sur trois phases : entretiens exploratoires (n = 23), groupes de discussion en boucle causale (n = 4) et groupes de discussion pour la validation des données (n = 4). Notre étude met en évidence l'importance des connaissances contextuelles et relationnelles dans la gestion des CFR, ainsi que l'importance des structures institutionnelles, des dynamiques de pouvoir et de la différenciation sociale dans l'élaboration de l'accès, de la distribution et de la gestion des connaissances. La mobilisation sociale implique principalement des représentants villageois faisant office de médiateurs entre les villageois et les entités extérieures, avec un certain degré de concentration du pouvoir au sein de groupes d'acteurs. Il est recommandé de renforcer la gouvernance communautaire grâce à une communication plus inclusive basée sur le dialogue et de tirer potentiellement parti des réseaux informels pour canaliser l'apprentissage social, compte tenu du contexte socioculturel et des défis de la décentralisation au Cambodge. Mots clés : systèmes alimentaires aquatiques, diagrammes de boucles causales, action collective, gouvernance communautaire, systèmes de connaissances

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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