Social capital, context, and consensus-building and cooperation in community-based forest management
Notice bibliographique
Résumé
Due to its potential to contribute to the sustainability of forest management, community-based forest co-management has become globally acceptable, and some form has been reported in more than fifty countries. The benefits of co-management depend on cooperation among and between a group of local community stakeholders and a local government agency. However, neither cooperation, the consensus-building process through which it develops nor the context of the consensus-building process that influences both has been a focus of past co-management research. The thesis identifies the key criteria that are most important and best represent the consensus-building process as well as the context of the consensus-building process, using a comparative case study of two Local Citizens' Committees (LCCs) who advise a government agency on the development of public forest management plans in Ontario, Canada. Key criteria are identified using network analysis (domain, central and cluster analysis) of cognitive maps developed from participant and agency support staff interviews. Two structural analysis techniques are used to analyse each key criterion's links. Given-Means-Ends (GME) analysis of key consensus-building criteria is used to identify the informal goals of LCC members including the development of cooperation and their perceived influence over consensus-building criteria. GME analysis of key context criteria is used to identify the informal goals of agency support staff and their perceived influence over context criteria. Context, Structure and Performance (CSP) analysis is used to identify the relative influence of key consensus-building criteria on consensus-building and the development of cooperation and LCC performance. CSP is also used to identify the relative influence of key context criteria on context, consensus-building and the development of cooperation as well as performance. Since social capital is relevant to the design of resource management institutions for resource sustainability, an adapted social capital framework is used to re-interpret key consensus-building and key context criteria to generate a cross-case explanation of the development of cooperation. The thesis concludes by describing the two major obstacles to the development of cooperation between LCC members and co-management agency support staff, suggesting improvements to the social capital framework and with lessons and implications for consensus-building and co-management theory.
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.
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 | 0,008 | 0,013 |
| 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 | 0,010 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».