Plucking the ‘golden goose’, alive: The impacts of ‘supercity’ governance on a small island community
Notice bibliographique
Résumé
KNOWS BEST?The myriad lessons for our nation's central and local governments from 2023's devastating Auckland Anniversary weekend floods and Cyclone Gabrielle were quickly acknowledged following those events, most of them focused on a chronic failure to upgrade infrastructure to meet climate change impacts.What also became apparent in the immediate aftermath of Gabrielle was that the communities worst affected were mainly small communities subject to the governance of city-based local governments.Moreover, what saved those communities from worse outcomes was, by all accounts, not support from central or local governments; it was the collective wisdom, connectedness, local resources and community spirit, built over decades and generations, that are endemic to those communities.This commentary was conceived before the disastrous events of early 2023, but is the more important in the wake of those experiences and what the country has learned from them.The authors are members of a research-based group, Project Forever Waiheke, which was established to lobby for management of tourism on a small island where both the community and the natural environment were being seriously eroded by overtourism that was being aggressively promoted by both tourism operators and the governing body, Auckland Council.Accordingly, this commentary is focused on the Waiheke Island community that we live in, love and know intimately.However, the key points we wish to make-about the need for greater localised control over planning for unique places and spaces-apply to small diverse communities all over New Zealand.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,035 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».