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Enregistrement W7071563810

Sources of Change in Community Forestry - The Roles of Learning and Beliefs in the Policy Process: A Comparative Analysis of Ecuador, Mexico and Canada

2006· other· en· W7071563810 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueQucosa (Saxon State and University Library Dresden) · 2006
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicy Transfer and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutscher Akademischer AustauschdienstUniversity of Cambridge
Mots-clésCommunity forestryDeforestation (computer science)RestructuringOrder (exchange)Policy learningProcess (computing)PoliticsPublic policy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community forestry has become a prominent policy instrument over the past decades as a response to deforestation pressures and rural poverty. Its political implementation involves a complex process with a profound structural change - away from state-based forestry to locally based decision-making authority. The research analyzes the internal development among policy actors in order to understand how community forestry can emerge in a regional policy system. It explores three different case studies with distinct policy processes towards community forestry: an international development project (Ecuador: Esmeraldas), a grassroot environmental movement (Canada: British Columbia), and an institutional restructuring process (Mexico: Quintana Roo). The theoretical approach is based on the Advocacy Coalition Framework (ACF). The ACF views policy change as a result of competing advocacy coalitions which act according to their policy beliefs. Policy change can be affected by internal changes (policy learning and changes of beliefs) or by external perturbations which affect the power constellation between the coalitions. Each policy process is analyzed over more than a decade, based on empirical data from semi-structured interviews with key actors and complemented by literature. The major actors and coalitions are identified, as well as their learning and changes of beliefs over time to understand their influence on the policy process. In summary, the research found that policy learning has a high importance for the internal development of community forestry policy, while often hidden behind the strong presence of an external perturbation. Although not as a singular force, policy learning has been shown to have a very potent role in enhancing, or sustaining, policy changes. Policy learning can have a stabilizing effect against adverse events, once the implementation process has started (Mexico). Policy learning can even generate the major momentum of change that unfolds when released by an external catalyst event (Canada). It can also, however, have a very limited influence, if not form an internal challenge to the implementation (Ecuador). It has been found that a change of policy beliefs is not a requirement for policy change in the early stages of community forestry, and cannot be indicated by visible changes in the policy network or local forestry arrangements. These might concern other adjustments of the actors to the changes, which do not reflect their substantial policy beliefs. The changes of policy beliefs in the three case studies show some similar patterns in the way the Community Forestry Coalition developed their policy goals over time, as well as in the way the State Forestry Coalition adjusted strategically to the new impact of the CFC on the network. The research discusses three distinct strategic approaches of the coalitions and their varying success.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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