We must account for the results of water governance to deliver the SDGs and beyond
Notice bibliographique
Résumé
The crisis of water governance is one of results. This perspectives paper argues that we need to move beyond calling the global water crisis a crisis of governance. Instead, we must focus more on—and account for —the results of water governance innovations that increasingly blend public, private, and community roles. Drawing on the insights from a five-year doctoral training network on water governance, we illustrate the need for better accounting and assessment of water governance. We anchor our argument and recommendations in illustrative examples of governance innovations in Sub-Saharan Africa where linking water governance with results is necessary but challenging. After illustrating these challenges, we outline recommendations for interdisciplinary water scholars in five steps: (1) defining effective water governance in terms of the results they deliver, (2) measuring the impacts of water governance innovations by linking governance mechanisms and outcomes, (3) empowering decision-makers by examining the effects and effectiveness of water governance through place-based, science-policy partnerships, (4) creating water governance data observatories that combine data and narratives to track changes, make inequalities visible, and guide tradeoffs, and (5) broadening our typologies of water governance to better capture institutional diversity and improve ‘fit’ between water governance and outcomes. Together these steps help to foster learning and action and build the credibility of water governance research. A new wave of water governance scholars is ready to move beyond paradigms and principles to action and outcomes. Accelerating the transition to this next generation can inform debates with evidence and narratives that empower people, communities, governments, and companies to govern water better.
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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 | 0,113 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,041 |
| Communication savante | 0,028 | 0,054 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».