Translatability of water governance experiments across settings and scales
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive governance requires institutional capacity to coordinate responses to environmental problems at appropriate scales and utilizes networks for information sharing. This implies a capability to translate successful governance experiments from one social-ecological setting to another. Yet, translating lessons learned from case studies in adaptive water governance to other settings is all but straightforward. Watershed condition is a cumulative result of upstream ecological factors as well as land use decision-making processes, which may involve diverse stakeholders and multiple, nested levels of government. The relationships between site-specific land management decisions and water-related ecosystem services not only vary by location, but are further complicated by biogeochemical flows, ecological interactions, and social-ecological trade-offs. We view this governance challenge from a biophysical science perspective, highlighting the need to focus on translatability of governance approaches such that land use decision-making processes can better fit the dynamic, multidimensional, spatially continuous nature of riverine networks. To learn from a previous attempt to translate a successful water governance experiment across social-ecological settings, we investigated a case study of riverside area management in Washington State, northwestern USA. As participants in an agency-led workshop, we observed particular challenges in coordinating riverside management recommendations across a spatially variable social-ecological landscape. To clarify potential steps for translating riverine policy experiments, we intersected ecological understanding with adaptive governance scholarship. Using the case study as an example of the challenges of translating a policy experiment, we reviewed the ecological, management, and adaptive governance literatures to identify four elements of translatability: (1) a cross-sectoral, multiscale understanding of the shared goals or future desired state of the system; (2) quantified functional relationships between measurable site-scale features and ecosystem functions related to the shared goals; (3) definition frameworks to relate ecological concepts to the levels of potentially networked governance; (4) mapping strategies to visualize emerging networked governance in spatial context. We reviewed definitions pertaining to riverside areas and arranged them along a concept-application spectrum to provide a framework to relate ecological knowledge to the levels of potentially networked riverine governance. We mapped the spatial footprints of related policies nested within areas of similar ecological landscape characteristics to show spatial patterns that could inform translation of governance experiments in empirical context. We then discussed the role of translatability in adaptive water governance. We conclude with recommendations for considering the translatability of adaptive water-governance experiments and identifying potential opportunities to leverage existing ecological and institutional relationships to improve cross-scale fit with ecosystems across heterogeneous landscapes.
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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 | 0,220 | 0,373 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,043 |
| Communication savante | 0,012 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».