Improving cross-sectoral collaboration towards urban nature-based solutions: insights from a participatory workshop
Notice bibliographique
Résumé
Nature-based solutions (NbS) have garnered attention as a vital approach to tackling the complex challenges of biodiversity loss, climate change, and human well-being in urban areas. With growing local and international support for urban NbS, professionals in diverse roles face barriers to cross-sectoral collaboration despite increasingly being asked to integrate complex information to deliver clear and innovative goals. We gathered NbS actors working in government, academia, and nongovernmental organizations for a 2-day workshop to identify (1) existing barriers and (2) leverage points to enhance collaboration within and across sectors. Led by two facilitators, participants engaged in activities designed to enable discussion and co-creation. Through a qualitative thematic analysis, our team identified several common truths experienced across sectors, including the importance of soft skills, lack of time, resources and institutional support, and increased need for Indigenous-led work. We also discuss six broad themes related to sectoral changes: rethinking academic incentives and enduring cultures, building horizontal bridges in government, promoting Indigenous leadership, trust-building in municipal government, NGO leadership roles, and expanding opportunities for knowledge-sharing across all sectors. We outline leverage points and provide recommendations to improve cross-sectoral collaboration for urban NbS.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».