Governing large-scale social-ecological systems: Lessons from five cases
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares lessons drawn from five case studies of large scale governance of common-pool resources: management of forests in Indonesia, the Great Barrier Reef in Australia, the Rhine River in western Europe, the Ozone layer (i.e. the Montreal Protocol), and the Atlantic Bluefin Tuna (i.e. the International Convention on the Conservation of Atlantic Tuna). The goal is to assess the applicability of Ostrom’s design principles for sustainable resource governance to large scale systems, as well as to examine other important variables that may determine success in large scale systems. While we find support for some of Ostrom’s design principles (boundaries, monitoring, sanctions, fit to conditions, and conflict resolution mechanisms are all supported), other principles have only moderate to weak support. In particular, recognition of rights to organize and the accountability of monitors to resource users were not supported. We argue that these differences are the result of differences between small and large scale systems. At large scales, other kinds of political dynamics, including the role of scientists and civil society organizations, appear to play key roles. Other variables emphasized in common-pool resource studies, such as levels of dependence on resources, group size, heterogeneity, disturbances, and resource characteristics also receive mixed support, pointing to the need to reinterpret the meaning of common-pool resource theories in order for them to be applicable at larger scales.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».