Responding to Environmental Issues through Adaptive Collaborative Management : From Forest Communities to Global Actors
Notice bibliographique
Résumé
Focused on forest management and governance, this book examines two decades of experience with Adaptive Collaborative Management (ACM), assessing both its uses and improvements needed to address global environmental issues. The volume argues that the activation and the empowerment of local peoples are critical to addressing current environmental challenges and that this must be enhanced by linking and extending such stewardship to global and national policymakers and actors on a broader scale. This can be achieved by employing ACM’s participatory approach, characterized by conscious efforts among stakeholders to communicate, collaborate, negotiate and seek out opportunities to learn collectively about the impacts of their action. The case studies presented here reflect decades of experience working with forest communities in three Indonesian Islands and four African countries. Researchers and practitioners who participated in CIFOR’s early ACM work had the rare opportunity to return to their research sites decades later to see what has happened. These authors reflect critically on their own experience and local site conditions to glean insights that guide us in more effectively addressing climate change and other forest-related challenges. They showcase how global and regional actors will have to work more closely with smallholders, Indigenous Peoples and local communities, recognizing the key local roles in forest stewardship. This book will be of great interest to students, scholars and practitioners working in the fields of conservation, forest management, community development, natural resource management and development studies more broadly. The Open Access version of this book, available at www.taylorfrancis.com, has been made available under a Creative Commons Attribution-Non Commercial-No Derivatives 4.0 license.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».