Collaboration and commitment: common elements in the southern African and Canadian water demand management programs
Notice bibliographique
Résumé
Water demand management (WDM) was reconceptualized as part of a social innovation framework, understood as a conservation culture that included efficient water consumption. This social innovation framework exposed WDM to new questions about WDM practitioners' social networks and knowledge. These questions have been under explored in conventional WDM efforts and research. The research was also an attempt to reconcile the extensive WDM knowledge and the failed, or failing, programs. The research goals were to identify and assess individuals' tacit WDM knowledge and to examine the influence of WDM practitioners' social networks. The objectives were: (1) to map the regional WDM network structures; (2) to evaluate the transmission of WDM information, beliefs and values; and (3) to identify intervention opportunities using the social networks and tacit knowledge. The field research included data from Namibian, Ontario and South African municipalities. The results were that, first, significant commonalities underpin countries' water conservation and efficiency problems under vastly different socio-economic and environmental conditions; second, social networks are critical to WDM policy and program implementation; third, the influence of tacit knowledge is underestimated in the water-management process; and fourth, there is an interaction effect between social networks, tacit and explicit knowledge that contributes to WDM policy and program processes. The methodology used for capturing practitioners' tacit knowledge, while subject to revisions, will also be a useful tool for other qualitative resource management studies. These findings suggest multiple implications and recommendations. For theory and research development, WDM can be understood as part of a social innovation, rather than merely a technical innovation. This reconceptualization would require changes in how we use decision makers' tacit knowledge and support social networks for information exchange. In practice, these research findings suggest new ways to alleviate implementation barriers in resource policy and improve program sustainability.
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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 | 0,011 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».