Accountability in Networked Governance: Learning from a case of landscape‐scale forest conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite incredible strides in transboundary collaborative conservation, many challenges remain. A networked governance approach recognizes a diverse pool of participants, linkages across multiple levels of organization and the diffusion of authority horizontally across spatial scales. Much is understood about the basic form and function of networked governance, namely the ways in which it overcomes weaknesses of traditional hierarchical structures, but less is known about the democratic quality of newer forms of governance. There are implications for traditional forms of accountability for the practice of network governance. They are not lost but their dimensions are changed, hinging less on punishment and more on reward. To examine this dynamic, we use a mixed‐methods approach and grounded theory to explore the social relationships that make up a conservation network in the United States and Canada. Interview analysis from the Roundtable on the Crown of the Continent suggests that accountability comes through authentic engagement, is based on a ‘logic of appropriateness’ rooted in normative persuasion and still draws from traditional hierarchy. Social network analysis shows positions of brokerage and bridging help to maintain network connections between actors. Leveraging these characteristics of the network and the relationships formed through the process of landscape forest governance, we suggest there may be an overall net gain in accountability. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd and ERP Environment
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».