Challenges of participation in local forest initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Local forest initiatives such as Community Forests and Social Forestry have been growing in recent decades to improve community participation and address landscape problems where factors such as poverty and forest degradation interact. Although participation has broadly increased, some communities still struggle to utilize these initiatives to improve forest governance. This thesis aims to address this phenomenon through a social relational approach to resource governance and policy analysis to understand how participation in decentralized forestry processes, as a function of policy context, influences local forest governance. Case studies of different communities in British Columbia, Canada and Indonesia are at different stages of developing and I have examined their local forest initiatives to provide insights on this phenomenon. The study in British Columbia (Chapter 2) focuses on local forest initiatives in Cariboo Regional District and Central Kootenay District to understand the challenges and opportunities of different communities in attempts to establish and manage their community forests. Data were collected through online interviews with governments, non-governmental organizations, and community members. The study in Indonesia (Chapter 3) investigates the implementation of Indonesia’s Social Forestry program and its influence on community participation in Social Forestry processes in Maluku Province. The research presented here reveals that communities will need to navigate through two crucial phases in developing their local forest initiatives to improve governance. In the first phase, social conflicts tend to be more prevalent as communities struggle to manage differences in aspirations and agendas to establish a common vision for their local forest initiative. This is the phase of heightened social conflicts. Local forest initiatives will then naturally transition to an operational stage marked by harvesting, marketing, and selling of their forest products. At this phase communities are likely to benefit from building forest expertise to improve effectiveness of management. Both phases influence the effectiveness of communities’ self-organization in utilizing social or community forests to improve benefits. Throughout each stage, the policy context shapes the way people participate in decentralized forestry processes. Insights from this study can help further research on utilizing community participation for improving local forest decision making.
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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 | 0,042 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,018 |
| Communication savante | 0,020 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».