The effects of institutions on perceptions of legitimacy in the Great Bear Rainforest, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative planning in natural resource management involves a number of non-state actors and different institutions to make decisions that fall under the realm of governance. However, legitimacy, a quality considered necessary in successful governance, has not been thoroughly investigated empirically. This research examines the perceived importance of three different dimensions of legitimacy — representativeness, meaningfulness, and effectiveness — by actors in the Great Bear Rainforest (GBR) decision-making process and the perceived roles of three institutions — shadow networks, bridging organizations, and boundary objects — in relation to the legitimacy of the GBR plan. Based on semi-structured interviews (n = 17), this research examines the perspectives of those involved or otherwise affected by the GBR decision-making process on perceived legitimacy in this context. The results illustrate the importance of representing the different participants’ interests and values in the final outcome, trustworthy relationships to build accountability and ensure commitments, strategically using representation to ensure a fair and meaningful decision-making process, and using small groups of capable negotiators to ensure that different values and interests are included at the different levels of decision-making. By analyzing the roles of shadow networks, bridging organizations, and boundary objects, these observations highlight the importance of not just representation but meaningful engagement, of actors in negotiating processes.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».