Governance Spaces for Sustainable River Management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is widely documented evidence that rivers are one of the most degraded ecosystem types on the planet. As a consequence, concerted efforts have been made to improve the health of river systems in many parts of the world. Moves towards sustainable management approaches reflect transitions beyond the imposition of ‘command‐and‐control’ approaches towards ecosystem‐framed applications. Although this transition is now well‐understood in intellectual terms, there is little evidence of a genuine shift in practice and associated outcomes. Governance frameworks underpinning management practices have been identified as a key limitation in catalysing this transition. This paper provides an overview of governance frameworks and practices which underpin river management goals. Middle‐ground governance frameworks that facilitate the interaction of top‐down and bottom‐up approaches are promoted as this structure allows for values and processes operating across multiple spatial and temporal scales to be included in management. Case studies from New Zealand, Canada and England are used to demonstrate the diversity of governance spaces that middle‐ground initiatives can occupy, reflecting the unique socio‐ecological and institutional trajectory of any given catchment. Middle‐ground organisations at the catchment scale provide a focal meeting point to pool resources and set goals for decentralised, reflexive structures. This transition in practice is critical if contemporary top‐down approaches are to be modified to foster adaptive ecosystem‐based applications that incorporate participatory decision‐making at a catchment scale. These considerations are vital if appropriate platforms are to be established to maximise efforts for sustainable river management.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle