Governing the Land-Sea Interface to Achieve Sustainable Coastal Development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Coastal regions are essential to achieving the Sustainable Development Goals (SDGs) given their importance for human habitation, resource provisioning, employment, and cultural practice. They are also regions where different ecological, disciplinary, and jurisdictional boundaries both overlap and are obscured. We thus propose the land-sea interface as areas where governance systems are most in need of frameworks for systems analysis to meet the SDGs—which are inherently interconnected— and integrate complex interdependencies between human livelihoods, energy, transport, food production, and nutrient flows (among others). We propose a strategic land-sea governance framework built on the sustainable transitions literature to plan for governance to achieve sustainable development across the land-sea interface. To illustrate our proposal, we compare governance planning processes across four case-based scenarios: an industrialized coastal country, a least developed coastal country, a developing coastal country with local dependencies on ocean resources, and a small island developing state primarily dependent on tourism. Through the lens of aligning governance actors and actions vertically (subnational to national), horizontally (across sectors), and programmatically (from goals to implementation), we propose scales at which governance systems may be misaligned, such as where different agencies that affect marine systems have conflicting visions and goals, leading to stalled progress or counterproductive actions. Where possible, we also highlight strategies to align across scales of high level strategic policy, tactical scale institutional mandates and cooperation, and on the ground activities and operations, such as aligning actors based on an analysis of interdependencies of goals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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