Governance Spaces for Sustainable River Management
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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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,026 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».