Stewardship after delisting: Sustaining long-term progress in Michigan’s Areas of Concern
Notice bibliographique
Résumé
The Michigan Areas of Concern (AOC) program has made significant progress in recent years following the influx of external funding from the Great Lakes Restoration Initiative and the Great Lakes Legacy Act. However, as more AOCs near delisting, community members from Michigan Public Advisory Councils (PACs) are concerned that the loss of programmatic funding will constrain their ability to sustain key public engagement and long-term restoration progress. In order to understand the local community perspectives surrounding delisting, our study presents findings and recommendations that emerged from interviews with Michigan PAC members. We found that PACs recognize the need to transition away from projects with a short-term focus and instead prioritize longer-term, holistic strategies that could help catalyze effective public engagement and produce transformative community revitalization. This study’s recommendations for the Michigan Department of Environment, Great Lakes, and Energy (EGLE) include: (1) dedicating more time to post-delisting planning, (2) enhancing communication efforts with PACs, and (3) strengthening long-term public engagement efforts and PAC organizational capacity. These recommendations add to the growing literature supporting the value of local community perspectives and social dimensions of environmental restoration and may also provide transferable insights to communities outside of Michigan that are currently engaged in similar complex, multi-stakeholder environmental restoration projects.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».