Governing wildfires: toward a systematic analytical framework
Notice bibliographique
Résumé
Despite recent research, a systematic approach to understanding wildfire governance is lacking. This article addresses this deficit by systematically reviewing governance theories and concepts applied so far in the academic literature on wildfires as a step toward achieving their more effective and holistic management. We engage our findings with the wider governance literature to unlock new thinking on wildfires as a process and outcome. This comparative approach enables us to propose a novel framework for analyzing wildfire governance based on four pillars: (1) actor participation in decision-making and decision taking; (2) actor collaboration and coproduction across and within levels, scales, and networks; (3) path dependencies and local place-based dynamics of wildfire incidence and comprehension; and (4) actor adaptation to and anticipation of wildfire risk to fashion effective institutions that address the global wildfire challenge. We show how this framework can help specify a suite of bespoke analytical and policy practitioner approaches to facilitate preemptive and restorative wildfire strategies via new networks between communities, states, and wider society, thus providing the basis for more equitable and sustainable governance of wildfire risks and impacts.
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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 | 0,040 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,014 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».