Cultivating resilience: women's participation as a catalyst for resilience and sustainability in the Canadian Forest Sector
Notice bibliographique
Résumé
In the men-dominated landscape of the Canadian Forest Sector (CFSec), gender balance and equity emerge as a potentially pivotal force for transformation and sustainability. This thesis explores the complex interplay between gender and sustainability in the CFSec, with a focus on strategies to enhance the recruitment, retention, and gender balance. This research contributes to developing a more inclusive, innovative, and resilient forest sector in Canada through an analysis of current practices, perceptions, value attribution, and potential solutions. The study employs a transdisciplinary sustainability framework, combining insights from multiple bodies of knowledge and collaborating with non-academic partners, utilizing a mixed-methods research design. This thesis has three standalone and interconnected studies: (1) a systematic literature review examining the state of gender balance in the CFSec over the past decade; (2) an exploration of strategies for building a resilient and gender-balanced workforce according to key stakeholders (e.g., governmental organizations, industry and workforce associations, training institutes) across Canada and the United States, with a focus on Newfoundland and Labrador (NL); and (3) an examination of the perceptions, value attributions, and attitudes of diverse demographic groups in NL towards forests, the forest sector, and efforts to increase women's participation in the industry. Findings reveal persistent underrepresentation of women in the sector, with women comprising only 16.4% of the CFSec workforce (2021) and reportedly much lower in certain roles and regions, such as NL. Women face significant barriers, including discrimination, harassment, and a lack of or unsatisfactory work-life balance and career options and progression. Findings revealed that female participants attributed value to a broader range of forest assets without undervaluing the sector's economic aspects. This research argues that improving gender balance and gender equity in the sector can be a strategic move to enhance its innovation and adaptability, particularly as the industry transitions towards a circular bioeconomy. Nevertheless, the study also found that male participants, forest sector workers, and those in rural areas were more resistant to including women in the sector, particularly in decision-making positions. The thesis concludes with action-oriented recommendations for various stakeholder groups aimed at fostering debate and guiding practical steps towards including and retaining more women in the sector, as well as improving its resilience and sustainability.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».