To burn or not to burn: governance of wildfires in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Globally, wildfires are increasing in extent, frequency, and severity. Although global climate change is a major driver and large-scale governance interventions are essential, focusing on governance at smaller scales is of great importance for fostering resilience to wildfires. Inherent tensions in managing wildfire risk are evident at such scales, as objectives and mandates may conflict, and trade-offs and impacts vary across ecosystems and communities. Our study feeds into debates about how to manage wildfire risk to life and property in a way that does not undermine biodiversity and amenity values in social-ecological systems. Here, we describe a case study where features of adaptive governance emerged organically from a dedicated planning process for wildfire governance in Australia. We found that a governance process that is context specific, allows for dialogue about risk, benefits, and trade-offs, and allows for responsibility and risk to be distributed amongst many different actors, can provide the conditions needed to break down rigidity traps that constrain adaptation. The process enabled actors to question whether the default risk management option (in this case, prescribed burning) is aligned with place-based risks and values so they could make an informed choice, built from their participation in the governance process. Ultimately, the community supported a move away from prescribed burning in favor of other wildfire risk management strategies. We found that the emergent governance system has many features of adaptive governance, even though higher level governance has remained resistant to change. Our study offers positive insights for other governments around the world interested in pursuing alternative strategies to confronting wildfire risk.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».