Land-sea interactions and coastal development: An evolutionary governance perspective
Notice bibliographique
Résumé
Coasts are changing at an impressive speed. Therewith come changes in and challenges to governance that require an empirically-based understanding in order to foster sustainability transitions. New challenges are often not adequately met, so a host of problems arise. The papers in this special issue speak to these problems and consider which governance approaches might be worth exploring. The authors look at a diverse set of governance practices and changes, using the lens of Evolutionary Governance Theory (EGT). This theoretical approach is chosen, because EGT offers a perspective on governance which gives central place to co-evolution. EGT integrates a broad range of theoretical notions, drawing on evolutionary and system theories, institutional economics and versions of post-structuralism. EGT is put to use to analyse what is called in the framing paper ‘the coastal condition’. It is argued that governing land-sea interactions and the coastal zones is particularly prone to problems of observation (between land and sea, between centre and coastal margin) and complex interdependencies (between social and ecological systems, between actors managing risk). Governing land-sea interactions requires multi-level governance and new forms of policy integration, which means, an explicitly coastal governance arena, semi-autonomous yet subjected to the checks and balances of a multi-level system. The various papers develop these insights by highlighting problems of coordination in coastal governance, issues of inclusion/exclusion, diverse knowledges and observations. They illustrate how the coastal condition engenders risk and uncertainty, and how it renders policy integration more important, while simultaneously making it harder to achieve.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».