Getting to the Table: Non-State Actors’ Contributions to Inter-state Negotiations – Accessing the Columbia River Treaty Consultations
Notice bibliographique
Résumé
States use public consultation processes for civic input in the hope of finding expertise, legitimization, and civic engagement for their policy. Non-state actors in turn see these consultations as a steppingstone for the inclusion of their preferences in inter-state negotiations, but the strategies they use to gain access differ. \nThis thesis fills two gaps in the academic literature by examining the consultation processes in Canada and the United States which prefaced the Columbia River Treaty renegotiations. First, the thesis analyzes how non-state actors are conceptualized and differentiated within the literature as well as synthesizing what strategies they use to gain access to consultations and policymaking. Second, the resulting framework of actors and strategies is applied to the Columbia River Treaty renegotiation consultations to see if such a taxonomy has value in understanding and anticipating how non-state actors enter into governance. Since river systems are at the juncture of strong tensions surrounding economic development, clean water, natural resources, environmental protection, and transportation they provide an ideal site for such an analysis. \nI conduct interviews with 20 state and non-state actors who were part of the Columbia River Treaty consultations as well as examine documentary evidence to uncover the strategies they used to access the consultations. I find that while non-state actors often follow the strategies as anticipated by the framework, they tend to stay within the confines of the state-led consultation processes.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,020 |
| Communication savante | 0,022 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».