Exploring Collaborative Environmental Governance: Perspectives on Bridging and Actor Agency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article explores the prospect and practice of alternative and more collaborative approaches to environmental governance, focusing on recent North American experience and with particular attention to: (i) characteristic barriers to effective and collaborative environmental governance; (ii) approaches to collaboration and bridging between actors and sectors; and (iii) the potential role of actor agency. The focus of inquiry is primarily on recent North American experience. The key literature on environmental governance is discussed, and interviews conducted with environmental practitioners, academics, government officials and community leaders to explore and analyse their experiences with environmental governance are analysed. Collectively, these experiences suggest that there is a need for more skilful bridging of actors and initiatives, and a greater role for governments in facilitating collaborative approaches. The interviews also point to a number of challenges that must be overcome before the full potential of collaborative environmental governance can be realized. Although some researchers advocate the need for unified and overarching approaches to environmental governance, there is considerable evidence indicating that efforts are better directed towards building networks and collaboration among a wide diversity of actors, philosophies and approaches.
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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 | 0,022 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,048 |
| Communication savante | 0,016 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».