Reimagining urban air-quality governance: A systems-thinking framework
Notice bibliographique
Résumé
Despite stringent ambient air quality standards, air pollution remains a persistent issue in many regions due to inadequate policy implementation at the local level. This reflects a form of policy resistance where misaligned stakeholder goals undermine otherwise well-intentioned governmental interventions, highlighting the need for realignment around common objectives to achieve meaningful progress. We apply a systems thinking approach to identify implementation gaps in air quality management, using India as a focal point. Adapting the Integrated Air Quality and Climate Change (IAQCC) framework, we construct causal loop diagrams (CLDs) to map the complex feedback relationships among policy enforcement, data infrastructure, stakeholder behavior, and health outcomes. Through a literature review and expert consultations, we identify three loops that perpetuate policy stagnation: (1) insufficient monitoring data hampers source identification, policy evaluation, and refinement, (2) fragmented jurisdictional authority hinders coordination among stakeholders, and (3) weak local compliance erodes public trust and engagement. All three loops stem from the absence of a unifying objective. We propose reorienting the system around a public health goal, such as reductions in premature mortality or asthma incidence, to align stakeholder incentives and reduce resistance to local policy implementation. We identify three key leverage points to enable this realignment: (1) establish integrated and accessible air-and-health data platforms, (2) coordinate across jurisdictional boundaries through airshed-based governance, and (3) empower citizen-science and community-led oversight. This approach shifts the focus from top-down technocratic management to participatory, democratic governance, showing how targeted, strategic interventions can produce improvements in air quality 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 | 0,017 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,027 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».