Charting a Greener Future: Collaborative Governance Dynamics in Pekanbaru Sustainable Waste Management
Notice bibliographique
Résumé
The centralized policy of local government governance in waste management by applying strict laws and regulations has led to failure.This is evidenced by the increasing trend in landfill waste from year to year.There is a need for improvements and changes to local government policies in governance through the involvement of the private sector and the community.The purpose of this study is to explore the changes in the early stages of two collaboration initiatives: one relying on the traditional collaboration model centered on local government, and the other using a collaboration model involving the private sector and the community in the city of Pekanbaru.This study employs qualitative methods, including 15 indepth interviews with local government officials, private sector representatives, and community leaders, along with an analysis of policy documents and waste management reports from Pekanbaru City.This multi-source approach aims to explore the early-stage shifts from traditional, centralized governance to collaborative waste management involving multiple stakeholders.Key findings suggest that local governments have shifted their role to facilitators, encouraging collaboration with the private sector and community through platforms such as waste banks.The study proposes a new model for collaborative governance in sustainable waste management.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».