Participatory evaluation of collaborative and integrated water management: Insights from the field
Notice bibliographique
Résumé
The Maitland Watershed Partnerships (MWPs) is a multi-stakeholder forum established in 1999 in an agricultural watershed in Southwestern Ontario, Canada. This paper presents 10 lessons emerging from the participatory evaluation of the MWPs carried out in 2005. As suggested in the literature and highlighted by the experience of the MWPs, multi-stakeholder collaboration and integration is about learning how to cope with and take advantage from difference, diversity and divergence. Watershed partnerships are arenas in which different types of knowledges, diverse values and divergent sectoral perspectives, are confronted. In this context, inter-organizational leadership is essential to develop and sustain collaborative advantage among multiple public, private and civil society actors. According to the experience of the MWPs, however, embracing difference, diversity and divergence should go well beyond initial planning stages. Instead, pursuing compromise and agreement should also be at the forefront during the monitoring and evaluation stages. Negotiating indicators for monitoring and evaluation that can address water management both as a social process and a technical process is critical, as is making the distinction between partnership outputs and partnership outcomes.
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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 | 0,128 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,018 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».