Network Analysis of the Contextual Influences on Consensus-Based Decision Making and Cooperation Among and Between Local Stakeholders and a Government Agency: A Comparative Case Study of Community-based Forest Management in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
"The paper is based on a comparative case study of two Local Citizens Committees (LCCs) which advise the Ministry of Natural Resources (MNR) on the development of public forest management plans in their respective jurisdictions in the province of Ontario, Canada. It uses network, content and structural analyses to identify key context criteria, both social and physical, and analyse their content and structure of causation. Cognitive mapping and network analysis techniques are used to map context criteria and their linkages to identify key context criteria. Mapping was based on the decision maker choice perspective which considers context linkages to consensus-building to be through the beliefs of decision makers (Ford & Hegarty, 1984). Etiographic representations of the relative number of incoming links (indegree) as well as the relative number of outgoing links (outdegree) of key context criteria are then used to analyse the structure of causation among and between key context criteria and the consensus-building process for each case. This uncovers the perceived influence of MNR support staff over key context criteria and the performance and relative influence of key context criteria within a case. Key context criteria as well as their structure of causation are compared across cases and used to generate a cross-case explanation of how context influences consensus-building and the development of cooperation among and between local stakeholders and local government agencies."
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».