Building Common Ground: Complex Multi-party Governance of Forests in Northwest Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
"The forests of Northwest Ontario, Canada are common property resources with an emerging and complex governance system involving industry and local, provincial, federal and First Nations governments. Matters are further complicated by recent shifts in the regional economy away from forest products. Additionally, movements towards inclusivity and collaboration have spurred several new partnerships for collaborative decision making respecting forests. In this context, the Common Ground Research Forum is investigating collaborative, cross-cultural governance and social learning in aid of sustainability. Our research within this forum aims to understand the complex, multiparty, cross-cultural governance systems that are developing in response to economic and societal transitions. Through the use of a learning approach to understanding complex partnership arrangements our paper explores how meaningful forms of collaboration have evolved, are maintained, and potentially affect the broader society, including reconciling past conflicts and wrongdoings in the Kenora region of Northwest Ontario. We focus on interconnected case studies that represent the movement toward collaboration. The cases involve the regional Grand Council of Treaty #3 First Nations, the Ontario Ministry of Natural Resources, a First Nations owned and operated resource management corporation, as well as a forest product company that is 49% industry owned and 51% First Nations owned. Narrative analyses of 32 interviews are used as a way of understanding learning platforms and learning outcomes for governing forest resources and enhancing cross-cultural, collaborative relationships. Results are presented as key findings about structural governance arrangements, as well as the rules, norms, and relationships that maintain them."
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».