Opportunities for and barriers to anticipatory governance of two lake social–ecological systems in Germany and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change effects are already being felt around the globe, and governance systems need to adapt to this new reality to foster greater resilience in social–ecological systems (SES). Anticipatory governance is a concept proposed for such a purpose. However, its definition remains rather vague in the literature, as is its practical use for decision makers. In this paper, we contribute to filling these two shortcomings. First, we conducted a systematic literature review of the concept and derived the following main criteria: foresight, networked engagement, integration and feedback. Second, we use the identified criteria to analyse two social–ecological systems around lakes in Lower Saxony, Germany and in Quebec, Canada. In both cases, data were generated using a participatory approach (interviews and workshops) with local stakeholders. We examined these data, identifying opportunities and barriers to anticipatory governance. Our findings support, with empirical data for the first time, the claim in the literature that ensemble‐ization—the fact that all anticipatory governance criteria must be put forward jointly and not in isolation—is a facilitator for the emergence of anticipation. Furthermore, by highlighting opportunities and barriers to anticipatory governance within two temperate lake SES cases, we illustrate how to understand a given system's limitations with respect to anticipatory governance, as well as how to engage with the concept through concrete, already existing opportunities. The proposed course of actions could help design more anticipatory governance systems to support decision‐making processes that could enhance SES resilience. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».