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Enregistrement W4406105602 · doi:10.3126/idjina.v3i2.73200

Collaborative Governance for Sustainable Development in Nepal: Lessons from Large-Scale Infrastructure Projects

2024· article· en· W4406105602 sur OpenAlexaff
Krishna Khanal

Notice bibliographique

RevueInterdisciplinary Journal of Innovation in Nepalese Academia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic-Private Partnership Projects
Établissements canadiensWycliffe College
Organismes subventionnairesNational IT Industry Promotion Agency
Mots-clésCorporate governanceSustainable developmentBusinessEquity (law)SustainabilityProject governanceEnvironmental resource managementEnvironmental planningEconomic growthPolitical scienceEconomicsFinanceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the role of collaborative governance in promoting sustainable development in Nepal by analyzing two large-scale infrastructure projects: a prominent hydropower company and a major water supply project. Using thematic analysis, the study involved coding, categorization, and theme identification through twelve interviews with key stakeholders. The findings highlight significant gaps in the governance structures of these projects, particularly in terms of resilience, equality, and well-being. Despite achieving technical success, both projects failed to adequately address broader social and environmental goals, leading to the marginalization of local communities and a decline in their well-being. The study is limited to these two projects and does not account for governance frameworks in other sectors or smaller-scale projects. Future research could expand by studying additional infrastructure projects or comparing governance practices in similar economies, thereby enhancing the potential to generalize the findings. The study addresses equity and inclusivity in collaborative governance for infrastructure development a relatively underexplored area in Nepal, emphasizing the importance of inclusive and equitable governance frameworks to achieve sustainable growth in underdeveloped economies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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