Breaking the Wall of Monocentric Governance: Polycentricity in the Governance of Persistent Organic Pollutants in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We often mistakenly assume that institutional design will remain effective indefinitely. Complex long-term environmental challenges illuminate the disparity between institutions and state boundaries. While globalization has challenged monocentrism, we must look beyond traditional measures and design resilient governance systems, such as polycentric governance, that combine trust and local expertise in small-scale governance with the governance capacity of large-scale systems. These harness globalization’s benefits and provide solutions for the effects of ecosystem changes. This work examines the lessons – benefits, challenges, limitations, and unanswered questions – that may be learned from polycentric governance in the case of Persistent Organic Pollutants (POPs) in the Arctic, where a polycentric political system has developed as a result of a mismatch in environmental, jurisdictional, and temporal scales. Section One examines characteristics of polycentricity, focusing on actors, multilevel governance, degree of formality, and the nature of interactions. Section Two concentrates on the tools utilized. Section Three applies the outlined framework. Finally, Section Four examines three lessons that global environmental governance may learn from the case study: (1) Peak organizations are effective tools for managing polycentricity, allowing for the inclusion of non-state actors, such as indigenous peoples organizations (2) and epistemic communities (3), in bridging the human-environment nexus.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».