Resilience Management or Resilient Management? A Political Ecology of Adaptive, Multi-Level Governance
Notice bibliographique
Résumé
"Multi-level governance may facilitate learning and adaptation in complex social-ecological circumstances. Such arrangements should connect community-based management with regional/national government- level management, link scientific management and traditional management systems, encourage the sharing of knowledge and information, and promote collaboration and dialogue around management goals and outcomes. Governance innovations of this type can thus build capacity to adapt to change and manage for resilience. However, critical reflection on the emergence of multi-level governance and its many implications for community-based conservation and natural resource management is warranted. Drawing on examples from the North and South, this review examines the challenge inherent in fostering adaptive, multi-level governance and overcoming entrenched management systems. A framework to facilitate analysis is developed by integrating concepts from three complementary bodies of scholarship: common property theory, resilience thinking and political ecology. Core value and attributes of resilience management are identified, and include participation and accountability, leadership, knowledge building learning and trust. However, political ecological interpretations help to reveal the challenge of actualizing those values, and the contextual forces that make entrenched, top-down management systems resilient to change. These forces include the role of power, scale and levels of organization, the positioning of social actors, social constructions of nature and problems confronting governance efforts, knowledge valuation and the roles of ecological systems as agents of social change."
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,038 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».