Towards sustainable water governance: Examining water governance issues in Québec through the lens of multi-loop social learning
Notice bibliographique
Résumé
The focus of this paper is on multi-loop social learning processes required to move towards more sustainable water governance. Multi-loop social learning is recognized as a crucial element to decision-making involving a process of managing change where the central methodological concern is with effectively engaging the necessary participation of system members in contributing to the collective knowledge for more sustainable policy outcomes. A research framework that provides a deeper understanding of the conditions required for the facilitation of multi-loop social learning is developed to assess the capacity for multi-loop social learning of the Québec water governance system. This research focuses in particular on six watershed management organizations and their watershed territories. In total, 41 semi-structured interviews were conducted with staff of the watershed management organizations as well as with actors and stakeholders associated with three of the six studied watershed territories. This study shows that although the watershed management organizations have the potential to fulfill a key role in facilitating multi-loop social learning, there are still a number of challenges that will need to be addressed to achieve this potential. Limited capacity and perceived credibility of the watershed management organizations and a mismatch between provincial- and local-level discourses, as well as a limited participation of a wide diversity of actors and stakeholders across different levels and scales, are examples of conditions that hinder the facilitation of multi-loop social learning in Québec. Opportunities to overcome some of these key challenges include renewing partnerships with stakeholders that have so far not been involved by exploring innovative tools for knowledge co-production, and accelerating the transition towards a more collaborative water governance system through the development of required traits and skills of current and future change makers and leaders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».