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Record W7162069338 · doi:10.82308/36240

The moral dimension: examining collaborative water governance in Quebec through the lens of legitimacy

2015· dissertation· en· W7162069338 on OpenAlexaboutno aff
Christopher Orr

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicSustainability and Climate Change Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLegitimacyCorporate governanceContext (archaeology)Collaborative governance

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les solutions institutionnelles peuvent permettre à la société de répondre collectivement de bon nombre de ses défis environnementaux plus urgents. Une solution institutionnelle, gouvernance collaborative, dépend de la participation volontaire des intervenants non-étatiques. Cependant, les sources de légitimité pour les nouveaux institutions telles que la gouvernance collaborative restent floues, tandis que la façon dont la légitimité pourrait être amélioré est mal comprise. La prémisse de cette thèse est que la légitimité, à partir d'un interprétation sociologique, est une caractéristique fondamentale des institutions qui doit être compris dans son contexte, mais peut également être mis en forme par l'agence de personnes. L'objectif de cette thèse est double: Il est le premier à comprendre la gouvernance collaborative de l'eau au Québec, Canada, et deuxième pour évaluer ce qui a été fait et ce qui plus peut être fait pour l'améliorer. Tout d'abord, gouvernance collaborative de l'eau au Québec est évaluée par la lentille de la légitimité, conformément aux perspectives des intervenants locaux, des employés de l'organisme, et des décideurs politiques provinciaux, utilisant les données recueillies dans 36 entrevues en personne. Les résultats démontrent la nécessité d'améliorer l'ajustement entre les institutions collaborative et les institutions représentatives existantes, d'améliorer leur nature complémentaire tout en répondant aux préoccupations de fond, et de résoudre les différences de points de vue entre les intervenants dans les bassins versants et les décideurs provinciaux. Deuxièmement, les données d'entrevues avec un total de 13 employés et des individus clés (les agents) de six organismes de bassins versants au Québec sont utilisés pour explorer comment ces agents ont façonné des processus de collaboration pour répondre à des déficits de légitimité. Les stratégies des agents et de leurs justifications ont été identifiées, donnant un aperçu de la façon dont les agents adaptés gouvernance collaborative de l'eau aux différents contextes, en dépit des limites à la conception institutionnelle. Cependant, tandis que les agents ont contribué à faire de gouvernance collaborative de l'eau légitime et efficace au niveau des bassins versants, des changements structurels étaient souvent au-delà de leurs capacités. Informé par les résultats de ces deux enquêtes, des recommandations pour améliorer la Politique nationale de l'eau et sa mise en œuvre de la gouvernance collaborative de l'eau en sont proposés. De cette manière, une interprétation sociologique de légitimité, jumelée avec une compréhension agentique de changement institutionnel, peut être utilisée pour comprendre et améliorer les institutions de gouvernance environnementale complexes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.108
Threshold uncertainty score0.785

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0140.023
Scholarly communication0.0100.004
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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