Innovation Systems in Forest Resources Management: Lessons Learned From Community Forestry Programme of Nepal
Notice bibliographique
Résumé
"There have been various attempts to engage states, markets and communities in managing natural resources to achieve both conservation and poverty reduction. In Nepal, a participatory approach to forest management popularly known as 'community forestry' (CF) has proven effective in conserving forests and meeting the livelihood needs of forest-dependent communities. Since 1978, CF has evolved at both the local institutional and national policy levels. However, uneven socioeconomic relations, power dynamics, cultural contexts and other factors pose a challenge for sustainable livelihoods. Moving away from traditional research and extension services, a new emphasis on innovation systems approach has emerged. This approach demands greater attention to interactions among actors in knowledge creation, dissemination and knowledge into use. This research draws on the decade-long experience of Forest Action in adaptive, collaborative processes and management approaches, self-monitoring, and participatory action and learning with 60 community forest users groups (CFUGs) in three districts of Nepal. Preliminary results reveal effective forest management and governance innovations, adoption of planning and self-monitoring in enterprise development, and marketing of forest products and services to user groups. Furthermore, CF service providers and collaborators employ more adaptive and collaborative approaches and are more responsive to the demands and concerns of forest users and other socially marginalized groups."
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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 | 0,001 | 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 ».