Citizen deliberation in the context of Uruguay's first National Water Plan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As part of the formulation of the first National Water Plan (NWP) in Uruguay, a mini-public process called ‘Citizen Deliberation on Water (Deci Agua)’ was developed in 2016. While the draft of the plan was being discussed in the formal arenas of water governance (Basin Commissions and Regional Water Resources Councils), a University research team (led by the authors), in coordination with the national water authority, adapted the mechanism of consensus conferences in order to incorporate the citizens’ visions and to contribute to public understanding of the NWP challenges. This article analyses the main aspects of the developed participation strategy and discusses them regarding a set of quality criteria used to evaluate deliberative processes. Although the final version of the NWP (passed by decree in 2017) incorporated some of the contributions of the Citizen Panel, an in-depth analysis of the scope of the deliberative process of Deci Agua allows us to delve into some key aspects related to the quality of participation processes and the challenges. A mixed approach that combines stakeholder participation and lay citizens is novel and desirable in water governance since it increases the scope of participation, deepens the legitimacy of decision-making and improves the public debate.
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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 | 0,044 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».