Integrated Water Resource Management, Public Participation and the ‘Rainbow Nation’
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article provides varied examples of Integrated Water Resource Management (IWRM) and public participation interaction in South Africa. It critically examines the inadequate application of IWRM, and shows how the unbalanced interpretations of IWRM as well as a lack of good development practice and participatory rights manifest in negative outcomes for the poorest and most vulnerable. This paper, first, highlights that if decision-makers are primarily fixed on economic concerns, they induce inefficient IWRM framework that fails to balance water as a social, economic and ecological concern. Second: when the state fails to consult people and violate human and environmental rights, court battles ensue between the state and the people. These court cases are generally expensive for both sides and marred with delay. Third: positive outcomes can be attained through multi-stakeholder dialogue platforms which can operate as a sort of conflict resolution mechanism encompassing divergent views, but still offering beneficial outcomes. The frameworks and practical examples set by the Water Dialogues South Africa can facilitate public participation and capacity building if applied at local levels by decision-makers. IWRM with public participation at its heart engenders an ultimate objective for better water sustainability and water security in South Africa.
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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 | 0,013 | 0,007 |
| 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 | 0,010 | 0,036 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».