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Enregistrement W4413957566 · doi:10.1177/0094582x251367784

Participation Artifacts: Conservation and Climate Governance with Indigenous Amazonian Communities

2025· article· en· W4413957566 sur OpenAlexfundno aff
Maritza Paredes, Anke Kaulard, Danitza Gil

Notice bibliographique

RevueLatin American Perspectives · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésAmazonianIndigenousCorporate governanceEnvironmental governancePolitical scienceGeographyClimate governanceEnvironmental planningClimate changeEnvironmental resource managementAmazon rainforestBusinessEcologyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous participation is increasingly recognized as critical for effective climate change governance. However, a gap persists between global commitments and their implementation at local levels. This paper examines the challenges of participation in forest conservation initiatives, particularly how “participation artifacts”—tools, methodologies, and mechanisms designed to facilitate participatory processes—shape Indigenous inclusion in climate governance. Drawing on Bruno Latour’s actor-network theory, we investigate how these artifacts mediate power dynamics and influence decision-making processes. Through a mixed-methods approach including interviews, participatory observation, and document analysis, we find that participation artifacts often create the appearance of inclusion while reproducing the marginalization of Indigenous communities. Despite the presence of advanced participatory mechanisms, these processes fail to address Indigenous priorities and perspectives effectively, perpetuating political and social exclusion. Instead of contributing to climate justice, such mechanisms maintain power imbalances, undermine Indigenous autonomy, and jeopardize access to forests, which are essential for Indigenous livelihoods. Findings highlight the urgent need to move beyond mere technical compliance with participatory norms toward a more genuine engagement with Indigenous knowledge, leadership, and priorities. La participación indígena es cada vez más reconocida como un componente fundamental para una gobernanza climática efectiva. No obstante, persiste una brecha entre los compromisos asumidos a nivel global y su implementación en los ámbitos locales. Este artículo analiza los desafíos que plantea la participación en las iniciativas de conservación forestal, con especial énfasis en el modo en que los “artefactos de participación” —herramientas, metodologías y mecanismos diseñados para facilitar procesos participativos— configuran la inclusión indígena en la gobernanza del clima. A partir de la teoría del actor-red de Bruno Latour, se examina cómo dichos artefactos median las dinámicas de poder e inciden en los procesos de toma de decisiones. Mediante un enfoque metodológico mixto que incluye entrevistas, observación participante y análisis documental, se observa que los artefactos de participación suelen generar una apariencia de inclusión que, en realidad, reproduce la marginación de las comunidades indígenas. A pesar de la existencia de avanzados mecanismos participativos, estos procesos no logran incorporar de manera efectiva las prioridades ni las perspectivas indígenas, perpetuando así su exclusión política y social. En lugar de promover la justicia climática, dichos mecanismos tienden a preservar los desequilibrios de poder, socavar la autonomía indígena y poner en riesgo el acceso a los bosques, fundamentales para sus medios de vida. Los hallazgos evidencian la necesidad urgente de trascender el cumplimiento meramente técnico de las normas de participación y avanzar hacia un involucramiento genuino con los conocimientos, el liderazgo y las prioridades de los pueblos indígenas.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,010
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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