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Enregistrement W4300663948

Perspectives of Complexity in Water Governance: Local Experiences of Global Trends

2013· article· en· W4300663948 sur OpenAlexafffund
Michele‐Lee Moore

Notice bibliographique

RevueDigital Library Of The Commons Repository (Indiana University) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier University
Mots-clésCorporate governanceEnvironmental planningPolitical scienceBusinessEnvironmental science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Those responsible for water governance face great complexity. However, the conceptualisations of what comprises that complexity have been broad and inconsistent. When efforts are made to address the complexity in water governance, it is unclear whether the problems and the related solutions will be understood across the actors and institutions involved. This paper provides a review of the literature focused on global water governance to discern core themes that commonly characterise discussions of complexity. It then considers how the consequences of these issues are manifested at the local scale through an examination of empirical research of the Murray-Darling Basin Authority and the Prachinburi River Basin Committee. The results demonstrate that a history of a technical, depoliticised discourse is often perceived to contribute to complexity. The consequence is that when a severe ecological disturbance occurs within a river basin with poorly understood causes, few tools are available to support river basin organisations to address the political nature of these challenges. Additionally, a lack of clear authority structures has been recognised globally, but locally this can contribute to conflict amongst the 'governors' of water. Finally, a range of contested definitions and governance frameworks exists that contributes to complexity, but confronting the diversity of perspectives can lead to ethical dilemmas given that the decisions will affect the health and livelihoods of basin communities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0150,027
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0010,014
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,148
Écart entre enseignants0,142 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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