Selective border permeability: Governing complex environmental issues through and beyond COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 has changed the permeability of borders in transboundary environmental governance regimes. While borders have always been selectively permeable, the pandemic has reconfigured the nature of cross-border flows of people, natural resources, finances and technologies. This has altered the availability of spaces for enacting sustainability initiatives within and between countries. In Southeast Asia, national governments and businesses seeking to expedite economic recovery from the pandemic-induced recession have selectively re-opened borders by accelerating production and revitalizing agro-export growth. Widening regional inequities have also contributed to increased cross-border flows of illicit commodities, such as trafficked wildlife. At the same time, border restrictions under the exigencies of controlling the pandemic have led to a rolling back and scaling down of transboundary environmental agreements, regulations and programs, with important implications for environmental democracy, socio-ecological justice and sustainability. Drawing on evidence from Southeast Asia, the article assesses the policy challenges and opportunities posed by the shifting permeability of borders for organising and operationalising environmental activities at different scales of transboundary governance.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| 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 | 0,008 | 0,027 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».