Implementing Community Sustainability Plans through Partnership: Examining the Relationship between Partnership Structural Features and Climate Change Mitigation Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Addressing society’s most complex challenges, such as climate change, requires bringing together stakeholders from the business, government, and nonprofit sectors. At the municipal level, multi-stakeholder partnerships are often formed to implement community sustainability plans. However, these partnerships can create new challenges, as it is cumbersome to coordinate action among a group that is made up of such diverse stakeholders. Past research suggests that it is important for these partnerships to have the appropriate structures in place to mitigate some of the coordination challenges to which they are prone. Yet, very few studies have examined the influence that different structural features have on plan outcomes. This article seeks to address this important research gap by using quantitative methods to examine five different features that can compose partnership structures—oversight, monitoring and evaluation, partner engagement, communication, and community wide-actions and their impact on climate change mitigation outcomes. Based on data collected through a global survey and publicly available greenhouse gases emission data from 72 different partnerships that implement community sustainability plans (CSPs), this study finds that structural features related to oversight and community-wide actions are positively associated with climate change mitigation outcomes. These results indicate that certain features of partnership structures may be more important for achieving desirable climate change mitigation outcomes, and thus contribute to research on collaborative governance structures and climate action.
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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 | 0,015 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».