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Enregistrement W1483672955 · doi:10.22004/ag.econ.46362

Water for Life Strategy in Alberta: Changing Priorities in Canadian Water Policy?

2006· article· en· W1483672955 sur OpenAlexaboutno aff
Lorraine A. Nicol, K. K. Klein

Notice bibliographique

RevueAgEcon Search (University of Minnesota, USA) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater resourcesWater conservationWater useWater resource managementWater tradingIrrigationBusinessProductivityGroundwaterFarm waterEnvironmental planningNatural resource economicsGovernment (linguistics)Surface waterEnvironmental scienceEconomicsEnvironmental engineeringEconomic growthEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water resources are being stretched to the limit in Alberta and irrigation activities account for more than 70 percent of consumptive water use in the province. Conflicts among users and potential users may be looming. Pollution of surface water and groundwater and outbreaks of water-borne pathogens have been increasing. Freshwater systems are likely to deteriorate further with impending climate change. Following passage of the Alberta Water Act in 1999 and the Irrigation Districts Act in 2000, which allowed limited transfers of water among water users, the Alberta government issued its Water for Life Strategy in late 2003. The strategy’s principal goals include (1) evaluation of the use of economic instruments to manage water demand by 2007; (2) demonstration of best management practices by 2010; and (3) a 30 percent increase in productivity and efficiency over 2005 levels by 2015. This seems to presage a new era in water management in Alberta, but will the necessary changes in water management be forthcoming? This study examines the need for demand-based management and the constraints that make effective changes in water policy problematic. Evidence from a recent study in the St. Mary’s River Irrigation District highlights problems with water markets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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