Learning to understand: disentangling the outcomes of stakeholder participation in climate change governance
Notice bibliographique
Résumé
Stakeholder participation is increasingly seen as beneficial for short and long term responses to climate change risks. Past research highlights the role social networks play as both a key outcome of participation, as well as an important step towards other environmental governance goals. This paper focuses on the social relation of mutual understanding, which is often discussed in the environmental governance literature, but has yet to be studied as an empirical social network in its own right. Our paper builds and tests a conceptual framework linking participation to mutual understanding and social learning. We analyze three waves of network and perceptions data gathered on stakeholders participating in the Integrated Coastal Resiliency Assessment (ICRA) project, a 2.5 year-long project aimed at developing a collaborative research assessment on the vulnerabilities to climate change experienced by an island community located in the Chesapeake Bay, USA. Our findings suggest that participation (measured as co-attendance in project events) leads to the formation of mutual understanding ties among stakeholders, but these ties do not necessarily lead to more similarity in stakeholders’ perceptions on climate change. We reflect on these findings, and the project more broadly, noting that our study lends support to scholars arguing that feelings of mutual understanding are potentially more important for certain forms of collective action, as opposed to whether or not stakeholders increase their shared beliefs or perceptions about the environmental problem in question.
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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 | 0,013 | 0,056 |
| 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 | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».