A tale of two cities: evidence from the Global South on established versus emerging cities’ approaches to adaptive and sustainable water governance
Notice bibliographique
Résumé
The call for adaptive governance approaches to guide the sustainable transformation of urban water management systems is growing amongst scholars and policy professionals. Responding to this call, the Global North (GN) has focused significant evidence-based research on issues of scale, capacity, and institutional arrangements to support such transformations, whereas evidence from the Global South remains nascent. This paper contributes to the growing body of knowledge from the Global South, discussing how adaptive governance operates under different local contexts and conditions. Following empirical investigations in two cities in Bangladesh, which involved 58 semi-structured interviews, 17 oral histories, and secondary data analysis, and drawing on the adaptive capacity and attributes framework, we examined how scale, capacity, and institutional hybridization might deliver the conditions necessary for guiding a sustainable transformation in water governance. The research revealed that a large-scale urban system such as Dhaka is currently experiencing “lock-in” due to ongoing investments in large-scale infrastructure, inappropriate transfer of technology from GN contexts, bureaucratic complexity, and general resistance to change. In contrast, the relatively smaller urban system represented by the secondary city Mymensingh was found to be more open, flexible, showcasing key enabling factors that might support sustainable growth. Overall, this study sheds light on the role of adaptive governance in the context of system scales and capacity (i.e., institutional / organizational / individual) and reveals how capacity development is linked to key enabling attributes including multi-level and polycentric institutions, participatory approaches, networking, bridging organizations, and leadership. Collectively these findings offer insights into how adaptive attributes can inform sustainable transformation processes
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».