Governing sustainable coastal development: The promise and challenge of collaborative governance in Canadian coastal watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the past three centuries, the story of Canada's coasts has turned from one of resource abundance to depletion, and from the establishment of new settlements to declining populations, economies, and ways of life in many coastal communities. This article explores the potential of collaborative governance for rerouting coastal development onto a more sustainable path. A cross‐case analysis of three coastal watershed governance examples demonstrates that the primary outcomes of these efforts to date have been building governance capacity and slowing—rather than reversing—social‐ecological decline. Challenges include resistance and rigidity within existing policy systems, rivalries and differing perspectives among actors, and cultures that favour exploitation over stewardship and specialization over integration. Leadership and relationships are key factors in achieving sought after outcomes and overcoming resistance to new approaches. Culture and commitment to place can be significant enablers, often personified in a small number of instrumental leaders who link actors across and within multiple scales. Learning and adaptation, and willingness and capacity to share knowledge, resources, responsibilities, and accountability are required if collaborative governance models are to advance sustainable coastal development and foster significant change. Gouverner le développement durable du littoral : promesses et défis de la gouvernance collaborative dans les bassins hydrographiques côtiers canadiens L'histoire du littoral canadien a changé de perspective au cours des trois derniers siècles : allant de l'abondance des ressources à l’épuisement, et de l’établissement de nouvelles colonies au déclin des populations, des conditions économiques et des modes de vie dans de nombreuses communautés côtières. L'objet de cet article est de poursuivre une exploration du potentiel de la gouvernance collaborative pour remettre le développement côtier sur une voie durable. Une analyse croisée de trois exemples de gouvernance côtière de bassins hydrographiques montre que les efforts déployés jusqu'à ce jour ont permis de renforcer la capacité de gouvernance et de freiner – plutôt que d'inverser – le déclin social et écologique. Les défis à relever incluent la résistance et la rigidité propres aux systèmes politiques actuels, les rivalités et les points de vue divergents entre acteurs, et les cultures axées sur l'exploitation plutôt que l'intendance et sur la spécialisation plutôt que l'intégration. Le leadership et le réseautage constituent des éléments essentiels pour atteindre les résultats escomptés et surmonter la résistance face aux nouvelles approches. La culture et l'attachement local peuvent servir de catalyseurs importants souvent incarnés par un groupe restreint de meneurs qui nouent des relations entre acteurs sur de multiples échelles d'intervention. Autant l'apprentissage et l'adaptation que la volonté et la capacité de partager les connaissances, les ressources, les responsabilités et la reddition de comptes sont nécessaires afin que les modèles de gouvernance collaborative puissent promouvoir le développement durable des zones côtières et produire un changement en profondeur.
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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,025 |
| Communication savante | 0,017 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».