Governing urban resilience: Organisational structures and coordination strategies in 20 North American city governments
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper describes how urban resilience governance is structured and coordinated in 20 North American cities (19 US and one Canadian) based on interviews with city officials. This co-produced research evolved out of conversations with city officials in Portland, Oregon, who were interested to learn how other cities were organising resilience work. Interviews focused on emerging definitions, organisational structures, internal and external coordination efforts, and practitioners’ insights. The paper includes a descriptive summary of how cities are structuring and coordinating resilience efforts. Additionally, we discuss how current trends in resilience coordination can inform future directions for urban resilience scholarship. We compare what practitioners view as key success factors against six commonly theorised characteristics for effective resilience governance. Overall, we find considerable overlap in lessons from theory and practice, including the benefits of a systems approach, the need for a clear definition of resilience, strong leadership, and stakeholder engagement. Practitioners use resilience to diagnose the overall health of their cities. Additionally, practice tends to emphasise limitations such as political turnover, trade-offs between centralised and dispersed organisation, and the need to carefully diagnose and scope resilience work, whereas the academic literature calls for multi-level and cross-scale governance and feedbacks and more transformative action. Given these insights, we highlight opportunities for new resilience scholarship, including analysing the benefits of the diagnostic phase of resilience planning, evaluating resilience goals to determine the best departmental fit, and understanding local barriers and trade-offs to adopting a broad systems approach.
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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 | 0,000 | 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 découle