Models of Representation and Participation in Model Forests: Dilemmas and Implications for Networked Forms of Environmental Governance Involving Indigenous People
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Our study of two Model Forests illustrates the complex nature of representation in governance networks, in which different traditions of governance, persistent political disagreement and historical adversaries work together to achieve some goal. Using Pitkin's (1967) models of representation, we examined the role of social practices in giving meaning to representation in two model forests in Canada and in Sweden. Two normative models of representation (e.g., trustee and delegate) guided our interpretation of the enactment of representation in the two model forests mainly by highlighting how such models may be culturally biased–resulting in dilemmas of governance for actors that do not ascribe such meanings to representation. These insights led to a greater appreciation for the significance of politics in the enactment of representation, especially with regards to the political aspirations that motivate participatory and deliberative environmental governance. Our analysis suggests that the legitimacy and effectiveness of natural resource and environmental governance networks are affected by the rules structuring participation and deliberation, which are substantiated in social practices of representation in these networks. Our work further suggests that the analysis of representation in network forms of governance cannot be separated from an analysis of the politics of competing interests, especially whose interests are advanced and how these interests are given voice in steering environmental governance. Copyright © 2013 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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,027 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».