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Enregistrement W3095904145

Deliberative democracy in Canadian watershed governance

2018· article· en· W3095904145 sur OpenAlexaffabout
Margot Hurlbert, Evan J. Andrews

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedCorporate governanceDemocracyEnvironmental planningDeliberative democracyPublic administrationPolitical scienceEnvironmental resource managementBusinessGeographyEnvironmental sciencePoliticsComputer scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bottom-up watershed governance that features citizen engagement in decision-making is touted as a panacea for better social and environmental outcomes. However, there is limited agreement on how exactly this engagement occurs, and how it can be assessed. Water decision-making may result in better social outcomes when decision-making is deliberative and democratic. This article brings together a cross-disciplinary framework to assess deliberative democratic practices in local water councils (LWCs) in the Prairie Provinces, Canada. We apply this framework to assess and compare LWCS, using data from a review of secondary sources and semistructured qualitative interviews with members of LWCs. Our framework was useful for identifying strengths and shortcomings of deliberative democracy within and across LWCs. The strengths of the Manitoba model are its significant mandate and stable tax funding. Alberta’s strengths are in the areas of community representation and significant contested deliberation. Saskatchewan’s strengths are its interconnectedness with other organisations, sectors, and governments. While LWCs have made important contributions to local watershed governance, a consideration and comparison of deliberative democratic practices offers options for policy change strengthening the deliberative democratic practices of LWCs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,000

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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