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Enregistrement W4409161168 · doi:10.5751/es-16038-300203

Maladaptive state reinforcement of greenspace in racially marginalized neighborhoods: lessons from Louisville, Kentucky’s failed cooperative extension partnership

2025· article· en· W4409161168 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel A. DeCaro, Emmanuel Frimpong Boamah, Gifty Amma Adusei

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Socio-Environmental Synthesis CenterNational Science Foundation
Mots-clésGeneral partnershipReinforcementExtension (predicate logic)State (computer science)Public administrationCriminologySociologyEnvironmental planningPolitical sciencePsychologyGeographySocial psychologyLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Racially marginalized neighborhoods often lack equitable access to greenspace, despite government programs designed to provide this vital public good. We used the State-Reinforced Self-Governance (SRSG) Framework to evaluate and critique a failed greenspace decentralization program involving public–private partnership and community-based greenspace governance in Louisville, Kentucky, USA. State-reinforced self-governance involves decentralizing decision-making authority, empowering key stakeholders, and reinforcing their cooperation to manage feedback loops between public good provision and production. In doing so, the State (governments) seeks to enable sufficient authority, responsibility, and operational resources for polycentric self-governance. For 20 years, Louisville’s metro government informally sponsored a local administrative office of Kentucky’s Cooperative Extension Service—a federal/state program for agricultural research, education, and outreach—to oversee a community-based allotment garden program. We interviewed the program’s directors and analyzed its governing policies. We identified three major deficiencies in SRSG common to failed decentralization programs. First, the informal partnership lacked clearly defined, legally binding responsibilities—creating confusion and conflict. The partnership also lacked formal authorization and requirements for multi-actor cooperation (e.g., shared decision making, mutual monitoring)—undermining trust, collective problem solving, and compliance. Second, the Extension Office was underfunded and lacked essential operational capacities for land acquisition, protection, and management—creating a production crisis. Finally, as a subordinated administrative unit, the Office lacked authority to provision new policies to address known capacity limitations. These deficits severely limited the partnership’s transformative capacity, precipitating its collapse. According to the SRSG Framework, these arrangements exemplify a maladaptive, “responsibility-heavy” decentralization regime. Such systems are multi-centered but poorly coordinated and hierarchically governed. They impose responsibility on subordinate production agents under a guise of “polycentric self-governance,” without granting sufficient constitutional, administrative, or fiscal authority to function effectively. To facilitate theory development and institutional design, we contrast these arrangements with approaches that exemplify SRSG.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0210,009
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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