Reconnecting with Nature through Good Governance: Inclusive Policy across Scales
Notice bibliographique
Résumé
We are disconnected from nature, surpassing planetary boundaries at a time when our climate and social crises converge. Even prior to the emergence of COVID-19, the United Nations and its member states were already off track to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs) and fulfil climate commitments made under the Paris Agreement. While agricultural expansion and intensification have supported increases in food production, this model has also fostered an unsustainable industry of overproduction, waste, and the consumption of larger quantities of carbon-intensive and ultra-processed foods. By addressing the tension that exists between our current food system and all that is exploited by it, different scales of governance can serve as spaces of transformation towards more equitable, sustainable outcomes. This review looks at how good governance can reconnect people with nature through inclusive structures across scales. Using four examples that focus on place-based and rights-based approaches—such as inclusive multilateralism, agroecology, and co-governance—the author hopes to highlight the ways that policy processes are already supporting healthy communities and resilient ecosystems.
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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 | 0,014 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,038 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».