Bridging Organizations Drive Effective Governance Outcomes for Conservation of Indonesia’s Marine Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study empirically investigates the influence of bridging organizations on governance outcomes for marine conservation in Indonesia. Conservation challenges require ways of governing that are collaborative and adaptive across boundaries, and where conservation actions are better coordinated, information flows improved, and knowledge better integrated and mobilized. We combine quantitative social network analysis and qualitative data to analyze bridging organizations and their networks, and to understand their contributions and constraints in two case studies in Bali, Indonesia. The analysis shows 1) bridging organizations help to navigate the 'messiness' inherent in conservation settings by compensating for sparse linkages, 2) the particular structure and function of bridging organizations influence governing processes (i.e., collaboration, knowledge sharing) and subsequent conservation outcomes, 3) 'bridging' is accomplished using different strategies and platforms for collaboration and social learning, and 4) bridging organizations enhance flexibility to adjust to changing marine conservation contexts and needs. Understanding the organizations that occupy bridging positions, and how they utilize their positionality in a governance network is emerging as an important determinant of successful conservation outcomes. Our findings contribute to a relatively new body of literature on bridging organizations in marine conservation contexts, and add needed empirical investigation into their value to governance and conservation in Coral Triangle nations and beyond.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle