ENGO Participation in Climate Change Governance: The Malaysian Experience from the Perspective of ENGOs
Notice bibliographique
Résumé
Climate change issues are posing a threat to the world’s sustainable development. Geographically, Malaysia is located in a highly vulnerable region to the impacts of climate change, Southeast Asia. Thus, climate change governance based on stakeholder participation is needed to tackle climate change effectively. As non-state stakeholders, environmental non-governmental organisations (ENGOs) have been recognised as key actors in climate governance. In Malaysia, it has been observed that ENGOs have participated in several national committees to address climate change. However, there is limited empirical evidence demonstrating the current state of ENGO participation in Malaysia’s climate change governance. This paper presents a qualitative analysis to explore ENGO participation in Malaysian climate change governance, specifically focusing on the governance activities, level of participation and challenges for ENGO participation. The results reveal that ENGOs in Malaysia have participated in different phases of climate change governance activities, and it has been increasingly visible since the 1990s. While there have been improvements in the level of ENGO participation, the Malaysian government remains the dominant decision-maker in climate change governance. The ENGO participation in governance activities did not guarantee that their inputs were included in the final decisions. The study suggests that enhancing ENGO capacity-building, addressing key public officials’ receptivity towards ENGOs, and increasing partnerships with ENGOs, are vital to improving ENGO participation in Malaysian climate change governance.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».