Examining stakeholder involvement in the context of top-down marine protected area governance: The case of the Sept-Îles National Nature Reserve (Brittany, France)
Notice bibliographique
Résumé
Marine protected areas (MPAs) are important yet complex conservation tools that can be difficult to govern and manage. In France, the State manages protected areas with national status, but consults communities and users when making decisions. How can the governance of an MPA be improved while respecting the framework imposed on it by State regulations? This study focusses on the Sept-Îles National Nature Reserve (Réserve naturelle nationale, or RNN), located in northern Brittany (France) and renowned for its natural heritage, particularly for its seabird conservation efforts. Its management methods are provided for by the French Environmental Code, and are structured around an Advisory Committee, a Scientific Council, and a designated manager. Any change in the functioning of this committee must comply with the provisions of French law. Following a decree to extend the perimeter of the RNN, there was the opportunity to reassess the functioning of the current governance structure the RNN Sept-Îles and to define its strengths and weaknesses so that these may be addressed as the RNN grows. Various stakeholders – for the most part members of the Advisory Committee – were engaged through semi-structured interviews, guided by the principles of good governance. This study found that the current structure of the Advisory Committee is not aligned with the French Environmental Code and proposes new working groups that could offer stakeholders more opportunities for participation. There were issues of representation, communication, and power struggles within the Advisory Committee and highlights a distinct lack of young people within the governance structure of the RNN, which poses questions about its future. This is one of the first studies in France to propose an alternative governance structure involving more RNN stakeholders that can fit into the current framework imposed by State regulations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| 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 ».