Path Dependence, Abnormal Times and Missed Opportunities: Case Studies of Catastrophic Natural Disasters From India and Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Path dependence literature largely accepts that large-scale disasters trigger abnormal times that weaken path dependence and create windows of opportunity to bring about institutional reforms. Disaster literature insists that lessons must be learnt from past disasters, so that damage caused by future disasters can be mitigated. Yet experience suggests that institutional reforms are rarely implemented post catastrophic disasters. This paper examines factors that might explain why the windows of opportunity triggered by disasters are missed in some cases, while seized in others. This question is explored by juxtaposing two case studies: the Gorkha 2015 earthquakes (Nepal) and the Uttarakhand 2013 flood (India), the worst natural disasters to have struck the regions. Analyzed through the insights of path dependence, the case studies reveal that post disasters institutional reforms were implemented in Nepal, aimed at improving implementation of building construction and zonal laws by public institutions. However, no such institutional reforms were implemented in India, specifically Uttarakhand. A comparative analysis identifies similarities and differences in actions taken by public institutions before and after the disasters aiming to improve public institutions’ implementation of laws, to explore factors explaining the contrasting outcomes. The paper reveals key distinctions highlighting the critical role of (a) gradual reforms taken during normal times and its influence on actions taken during abnormal times; and (b) negative feedback provided by public institutions responsible for implementing building construction and zonal laws (implementing agencies), and by other public institutions, and denial or acknowledgement of such critique by implementing agencies. Based on the findings, the paper elaborates policy suggestions that may aid in mitigating the possibility of abnormal times repeatedly becoming missed opportunities. More specifically, this paper provides a starting point for exploring what might be done during normal times so that when disasters do occur in the future, these opportunities can be seized and used to bring about reforms to improve public institutional functioning.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».