How Did Environmental Governance Become Complex? Understanding Mutualism Between Environmental NGOs and International Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent international relations scholarship has adopted the perspective of organizational ecology (OE) to explore a range of questions related to organizational emergence, strategy, and death. These studies draw attention to organizational competition as the mechanism underpinning important transformations in global governance. We argue that existing work in IR that uses OE has overlooked the importance of another strand of sociological theory that focuses on dynamics of mutualism between organizations. We illustrate the importance of mutualism by focusing on a crucial case: the evolution of different “populations” of organizations working in environmental governance during its critical 1970–1990 period. Our analysis demonstrates that as the environmental consciousness of the 1970s took hold, international non-governmental organizations (INGOs) increasingly captured new resources and stimulated new attention to the issue. Rather than viewing these new actors as competition, existing international organizations (IOs) sought to incorporate and legitimate INGOs, promoting their growth. And in turn, INGOs sought to support and legitimate the activities of the existing IOs, promoting growth of Secretariats and treaties. Our account offers an important organizational-level story that shows that dynamics of mutualism help account for the increased complexity of global governance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».