Resilient governance : the politics of nature protection in New Zealand, Norway and Canada's British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The degradation and collapse of the Earth’s ecosystems poses a formidable risk for humanity. Yet the effectiveness of political commitments to halt the irreversible loss of species and habitats remains critically low. The key challenge is to make the tough collective political decisions and then to follow through with real actions, despite often extreme resistance. What are the institutional mechanisms that can help increase the likelihood of the successful implementation of nature protection goals? Is decentralized, local-level governance more resilient in eventually meeting established nature protection goals than a centralized one? In attempting to answer these questions, this dissertation will rely on a qualitative analysis of nature protection policies carried out in New Zealand, Norway and British Columbia (Canada) between 1990 and 2012. In the final analysis the research will suggest the following. First, it appears that when dealing with protecting ecoregions defined by high opportunity costs, decentralized governance has very significant limitations that cannot be overcome without political coordination occurring at a higher-level. Among the most important factors for a meaningful adoption and gradual implementation is overcoming the initial discrepancy between the costs and benefits of conservation policies dividing the city and the countryside. A centralized governance offers distinct advantage in terms of bridging the divide between the countryside and the city and ensuring social partnership and cohesion between urban and rural populations over nature protection goals. Overall, resilient nature protection governance is likely to be centralized but one which allows the input of local stakeholders in both decision-making and especially at the stage of implementation. In addition, having open public access to land resources, including over privately owned lands, increases the likelihood of the implementation of conservation policies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».