Participatory Forest Management in Sri Lanka: is it a myth or reality?
Notice bibliographique
Résumé
Participatory Forest Management (PFM) has gained attention as a potential solution for sustainable forest conservation and community empowerment. However, its implementation often faces challenges and criticism. This study aims to critically examine the concept of PFM in the context of Sri Lanka, exploring whether it represents a myth or a reality on the ground. Using a secondary qualitative study method including review of literature, published government documents, and community organization reports, in addition to thematic analysis, this research evaluates the genesis of PFM, the role of community in PFM, and ways and means of improving PFM in the Sri Lankan context. The findings reveal the complexities and nuances of PFM implementation in Sri Lanka. While there are instances of successful community involvement and positive outcomes, challenges such as inadequate stakeholder engagement, unequal power dynamics, limited resource allocation, lack of community consultation and engagement, and lack of tenure security persist. The research uncovered inconsistencies between the policies regarding PFM and the practical implementation of these initiatives. This disparity raises questions regarding the efficiency and sustainability of PFM strategies in Sri Lanka. By acknowledging and addressing these challenges, policymakers and stakeholders can work toward enhancing the effectiveness and sustainability of PFM initiatives, ultimately contributing to more resilient and equitable forest ecosystems in Sri Lanka.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».