Enabling the Integration of Ecosystem Service-based Approaches into Planning Organizations: Municipal Natural Asset Management
Notice bibliographique
Résumé
This research seeks to help bridge the gap between science and practice around the integration of ecosystem service-based approaches within municipal planning. This thesis identified enablers of organizational change needed to implement Municipal Natural Asset Management (MNAM) from an Ontario planning context utilizing a socio-technical system theory lens. Staff and decision-makers from municipalities and conservation authorities within the field of planning were interviewed with open-ended questions. \nEnablers were formed from top challenges, opportunities, and actions identified by participants. The seven top challenges, five top opportunities, and four top actions identified resulted in the formation of six enablers. Enablers that emerged were: 1) reducing a lack of knowledge of the value of ecological systems, 2) creating a clear action plan addressing resource constraints and municipal capacities, 3) increasing cross-jurisdictional and interdepartmental coordination, 4) leveraging Ontario policy frameworks and processes to enable MNAM implementation, 5) creating clear and concise tools and processes for MNAM implementation, and 6) finding a champion to help create and continue momentum of MNAM implementation. \nThe enablers addressed the top challenges while utilizing opportunities and actions identified during interviews. Results provided insight into enabling the implementation of MNAM within municipalities and tangible recommendations for implementing each enabler. It is recommended that to improve MNAM implementation success, enablers are strategically approached and implemented based on careful consideration of individual needs and capacities of municipalities.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| 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 | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| 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 ».