Institutional Innovation for Nature-Based Coastal Adaptation: Lessons from Salt Marsh Restoration in Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Sea-levels have been rising at a faster rate than expected. Because of the maladaptive outcomes of engineering-based hard coastal protection infrastructure, policy makers are looking for alternative adaptation approaches to buffer against coastal flooding—commonly known as nature-based coastal adaptation (NbCA). However, how to implement NbCA under an institutional structure demonstrating ‘inertia’ to alternative adaptation approaches is a question that seeks scientific attention. Building on a case study derived from a highly climate-vulnerable Canadian province, this study shows how the entrepreneurial use of scientific information and institutional opportunities helped institutional actors overcome the inertia. Drawing on secondary document analysis and primary qualitative data, this study offers five key lessons to institutional actors aiming at implementing NbCA: (i) develop knowledge networks to help avoid uncertainty; (ii) identify and utilize opportunities within existing institutions; (iii) distribute roles and responsibilities among actors based on their capacity to mobilize required resources; (iv) provide entrepreneurial actors with decision-making autonomy for developing agreed-upon rules and norms; and (v) facilitate repeated interactions among institutional actors to develop a collaborative network among them. This study, therefore, helps us to understand how to implement a relatively new adaptation option by building trust-based networks among diverse and relevant institutional actors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».