The Resilience of Governance Networks: Wildlife Health Management in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Emerging diseases in Canada threaten the wellbeing of humans, domestic and farmed animals, as well as wildlife. Canada, like many nations, struggles to manage diseases that cross boundaries, both geographically and in species. This has led to a heavy reliance on governance networks to coordinate the knowledge and resources needed to develop management approaches. As governance networks often exist in an informal or ad hoc capacity and at the same time attempt to solve complex or expansive policy problems beyond the ability of any one agency, the issue of network resilience is examined to explore how networks and their membership can mitigate network failure. Through two case studies of wildlife disease incidents in Canada (Chronic wasting disease and White nose syndrome), I examine how the wildlife health network in Canada developed its disease management approaches as well as recommendations to provincial and federal governments. Using primary sources, I evaluate the network’s activities, attitudes and behaviours to assess if characteristics associated with resilience (slack in resources, adaptive capacity and situation awareness) are present and if they contribute to positive outcomes. Greater presence of resilient characteristics- slack in resources, adaptive capacity and situation awareness-were present in the case with better policy outcomes, however, the analysis reveals that the concept of resilience is limited as a useful tool when examined in the broader context. Governance networks are often limited by the structural constraints of their environment, including scarce resources and a lack of self-determination. In this network, an additional factors exists to complicate analysis: disease type and severity. The relative ease with which an emerging disease can be understood and management appears to contribute significantly to the network’s success.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».