Applying the Concept of Fit to Water Governance Reforms in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
The call for a spatial fit between institutional arrangements and the resource they manage is reflected in such water management paradigms as river basin management and in a number of international agreements (e.g., the European Union Water Framework Directive). Consequently, a number of countries are currently introducing river basin management, which, besides management along hydrological boundaries, has recently come to include such aspects of governance as stakeholder participation and policy integration. Beginning with a discussion of the goals and limitations of river basin management, this paper describes how the concept has been implemented in South Africa-a country that has been lauded for its state-of-the-art water legislation, but whose water administration is currently struggling to implement it. The example begins by showing the limitations of focusing on the dimension of spatial fit: a perfect spatial fit in basin management is almost impossible owing to the nature of the resource and to social and economic requirements. There are trade-offs between the identification of hydrological boundaries (which sometimes proves difficult) and "boundaries" of social organization, such as a feasible size for effective management, meaningful stakeholder participation, and financial viability. Furthermore, the improved spatial fit of the institutional arrangement and water resource boundaries causes problems of interplay by increasing the need for coordination and cooperation among water management organizations at different levels and on different scales. The example then considers the relevance of other dimensions of water management. It shows that, besides the focus on spatial fit, there is a need to recognize major defining features or boundaries to the problem other than hydrological boundaries, such as those imposed by water service infrastructure (functional fit) and impacts of climate change (dynamic fit), and a need to acknowledge the political and economic dimensions of water management.
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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 | 0,000 | 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 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 ».