<scp>T</scp>oward cumulative effects assessment and management in the Athabasca watershed, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article examines watershed cumulative effects assessment and management (CEAM) in the Athabasca watershed, Alberta, Canada. Using a focus group and semi‐structured interviews with 30 key informants from government, industry, NGOs, and First Nations, watershed CEAM was examined based on eight requisites to support CEAM: the presence of a lead agency; enabling legislation; financial and human resources; data management and coordination; multi‐scaled monitoring; CEAM baselines, indicators, and thresholds; multi‐stakeholder collaboration; and vertical and horizontal linkages. Results show that while there was broad agreement amongst participants concerning the necessity for these requisites, there was also considerable uncertainty respecting these requisite performances in this watershed. Several contributing factors may help explain this uncertainty. Participants noted a lack of willingness to share data to support CEAM, especially spatial data, as well as a lack of confidence in the integrity of water monitoring data. An absence of coordination and leadership for watershed CEAM has contributed to financial, human, and technical capacity limitations as well as power asymmetries respecting multi‐stakeholder engagement. Our results suggest that notwithstanding investment in cumulative effects science and monitoring in the Athabasca, advancing watershed CEAM requires much greater attention to the institutional requisites to implement and sustain CEAM programs.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».