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Enregistrement W4312190462 · doi:10.1177/25148486221143666

Explaining societal change through bricolage: Transformations in regimes of water governance

2022· article· en· W4312190462 sur OpenAlexaff
Pierre–Louis Mayaux, Muna Dajani, Frances Cleaver, Mohamed Naouri, Marcel Kuper, Tarik Hartani

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning E Nature and Space · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensLethbridge College
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilAgence Nationale de la RechercheGlobal Challenges Research Fund
Mots-clésBricolageCorporate governanceSustainabilityAgricultureState (computer science)SociologyPolitical scienceEconomic systemSocial scienceEconomicsManagementEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is motivated by the pressing need to understand how water use and irrigated agriculture can be transformed in the interests of both social and environmental sustainability. How can such change come about? In particular, given the generally mixed results of simplified, state-initiated projects of social engineering, what is the potential for transformations in societal regimes of governance to be anchored in the everyday practices of farmers? In this paper, we address these enduring questions in novel ways. We argue that the concept of bricolage, commonly applied to analysing community management of resources, can be developed and deployed to explain broad societal processes of change. To illustrate this, we draw on case studies of irrigated agriculture in Saharan areas of Algeria and in the occupied Golan Heights in Syria. Our case analysis offers insights into how processes of institutional, technological and ideational bricolage entwine, how the state becomes implicated in them and how multiple instances of bricolage accumulate over time to produce meaningful systemic change. In concluding, however, we reflect on the greater propensity of contemporary bricolage to rebalance power relations than to open the way to more ecological farming practices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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