What’s behind the barriers? Uncovering structural conditions working against urban nature-based solutions
Notice bibliographique
Résumé
Nature-based solutions (NBS) are a promising and innovative approach to address multiple sustainability challenges faced by cities. Yet, NBS are not integrated into mainstream urban development practices. Based on a qualitative comparative case study of Germany, Hungary, the Netherlands, Spain, Sweden, and the United Kingdom, this study shows how barriers to mainstreaming urban NBS are shaped by the structural conditions in urban infrastructure regimes, which offers an improved, context-sensitive understanding of why such barriers persist. We identify underlying structural conditions shaping seven key barriers to urban NBS: limited collaborative governance, knowledge, data and awareness challenges, low private sector engagement, competition over urban space, insufficient policy development, implementation and enforcement, insufficient public resources, and challenging citizen engagement. This study also advances an understanding of urban infrastructure regimes as complex, heterogeneous systems, made up of different functional domains that define the space available for sustainability innovations. Importantly, our case comparison reveals that similar barriers to NBS mainstreaming in planning processes are caused by different structural conditions across countries. For example, perceived causes of limited citizen engagement are low environmental awareness in Spain, a lack of resources to support participation in Hungary, and NIMBY-ism in the Netherlands. Our findings stress the importance of moving beyond ‘silver bullet’-type approaches to addressing NBS mainstreaming barriers, towards systemic but context-sensitive responses, tailored to specific urban infrastructure regimes. This systematic understanding of barriers and their underlying structural conditions can help both scholars and practitioners identify promising pathways for the mainstreaming of NBS as an urban sustainability innovation.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».