Towards Participatory River Governance Through Citizen Science
Notice bibliographique
Résumé
The concept of a “water governance crisis” manifests distinctly across different regions. In the Global South, particularly in rapidly urbanizing cities, innovative governance models that incorporate community participation are critically needed to address unique challenges such as informal settlements and less stringent pollution controls. This paper presents a theoretical and methodological approach, emphasizing citizen science and community engagement in urban water management. It explores how engaging communities in the assessment and management of water bodies not only enhances the identification of priority areas but also strengthens local capacities to address environmental challenges. An analytical framework highlighting the interdependence between valuation languages and citizen science supports the development of management models for degraded hydro-social territories. Utilizing a mixed-methods approach, this research develops social indicators and applies participatory methodologies, such as Participatory Mapping, demonstrated through a study of four urban rivers in Sangolquí, Ecuador: Santa Clara, San Pedro, Pita, and San Nicolás. Our findings reveal that participatory models are more effective than traditional technocratic hierarchies and underscore a new paradigm for water governance that prioritizes local knowledge and community practices. This study not only reveals the ecological, social, and spatial configurations of urban river landscapes in Sangolquí but also suggests the framework’s applicability to other Latin American cities facing similar challenges.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».