Governance Reform in the Forest Sector: A Role for Community Forestry? Paper prepared for the XII World Forestry Congress: Quebec City
Notice bibliographique
Résumé
Tropical forestry is at a cross-roads. Rarely, nowadays, can aid investments in the forest sector be justified solely in terms of sector-specific effects. The emphasis is rather on the part which forestry can play in broader processes of social and environmental change. An area of growing concern is governance reform. This case study considers the part which community forestry can play as an entry-point for governance reform. It shows how an approach focused on community management of revenues from forest exploitation can encourage what is – potentially at least – a quantum shift in social and economic relations. The case of community forestry in Cameroon demonstrates the mutually supportive roles that can be played by ‘supply-side ’ policy changes and ‘demand-side ’ means to build accountability from below. It illustrates the importance of macro- and micro-level connections in promoting pro-poor change, and the ways in which improved governance can be made to satisfy both a poverty reduction and governance agenda. It is not suggested that the particular dilemmas of governance in the sub-sector have all been resolved. The case study notes some of the challenges that remain, relating both to governance and livelihoods.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».