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Enregistrement W7042850425

Public and stakeholder involvement in forest governance: rethinking the forest advisory committee approach in Canada

2022· dissertation· en· W7042850425 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Context (archaeology)Corporate governanceStakeholderSustainable forest management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Forest Advisory Committee (FAC) is a popular governance structure in Canada for governments and forest companies to engage public and local stakeholders in forest management planning. These committees are established across Canada to incorporate diverse values in forest decision-making and to move towards Sustainable Forest Management (SFM). However, scholars have noted many problems and shortcomings associated with these committees and suggest there is a need to rethink the FAC approach for involving the public and stakeholder organizations in forest management by developing a new framework for such involvement. This study 1) investigate how various jurisdictions involve the public and stakeholders in forest management decisions, 2) identify eading-edge approaches for involvement in forest management decisions that are more democratic and deliberative, 3) examine ways the public and stakeholders, other than forest product companies and government, can be incentivized to be involved in forest management, 4) develop a framework for involvement in forest decisions in Canada in the context of the tenure approach that captures the findings related to the above objectives and ensures greater public involvement. The study take a qualitative case study approach, utilizing document review, semi-structured interviews, and thematic analysis. Overall, the data reveal that public participation in forest governance in Canada is weak, especially at the strategic and normative levels of decision making. The results of this study suggest a three-level framework for engagement, starting from forest policy and normative decisions at the top, to strategic decisions in the middle, and operational decisions in the bottom for public and stakeholder involvement. Each level requires its own distinct programs for participation, utilizing different tools and techniques, mainly because each needs to involve a different range of participants and address different forestry issues. However, overlap of some of the participants in each process and linkages between participation programs is also highly desirable. The FAC approach is not an appropriate model for getting public input to all these levels of decisions, but with some improvements it may still have utility in relation to forest management decisions that are operational in nature.

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)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
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 enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0510,021
Communication savante0,0210,008
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0040,008
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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